矩陣運算是圖像處理最基礎的操作之一，Python中提供了非常方便的Array對象，也就是多維數組，可以讓我們便捷地定義矩陣。下面，是我在學習過程中整理的關於np.array對象的切片操作方法，讓我們一起看看a[:,0]、a[:,1]、a[:,:,0]、a[:,:,1]、a[:,m:n]和a[:,:,m:n]都代表着什麼，希望可以對大家有點幫助~撒花
一維數組的切片操作
一維數組的切片操作和列表基本類似，我們先看結果吧：
import numpy as np
a=np.arange(24)
print("一維數組a：",a)
print("a[:]:",a[:])
print("a[4:8]:",a[4:8])
print("a[4:]:",a[4:])
print("a[:8]:",a[:8])
總結一下，對於一維數組a：
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a[:] a中的全部元素；
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a[m:n] a中從m下標到n-1下標的全部元素（下標從0開始，左閉右開的區間）；
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a[m:] a中從m下標到結束的全部元素；
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a[:m] a中從0開始到n-1下標的全部元素（不包含下標爲m的元素）。
二維數組的切片操作
代碼比較簡單就不放了，直接看結果吧：
對照着結果總結一下，對於二維數組a：
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a[m,n] a中第m行第n列的數據，下標均從0開始；
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a[:] a中的全部元素；
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a[:,0] a中第0列的全部元素組成的數組；
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a[:,1] a中第1列的全部元素組成的數組；
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a[m,:] a中第m行的全部元素組成的數組。
三維（n維）數組的切片操作
照例，看結果找規律：
擴展到更高維，可以得到，對於n維數組a：
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a[m,n] a中第m行第n列的數據，下標均從0開始；
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a[:] a中的全部元素；
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a[:,n] a中第n列的全部元素組成的數組；
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a[d:e,n] a中第d行至第e-1行（左閉右開）的第n列的全部元素組成的數組；
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a[m,d:e] a中第m行第d列至第e-1列（左閉右開）全部元素組成的數組。
np.array切片操作在圖像處理中的實例：利用Sobel算子計算圖片梯度
用一個非常簡陋的圖（在白底上畫一個黑色的圓）來做一下梯度處理，代碼如下：
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('circle.png')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用Sobel計算像素點x,y方向的梯度
h, w = img.shape[:2] # 提取圖片寬、高
grad = np.zeros((h, w, 2), dtype=np.float32) # 創建梯度矩陣
grad[:, :, 0] = cv2.Sobel(img, cv2.CV_16S, 1, 0, ksize=3) # 取x方向的梯度
grad[:, :, 1] = cv2.Sobel(img, cv2.CV_16S, 0, 1, ksize=3) # 取y方向的梯度
cv2.imshow('grad_x', grad[:, :, 0])
cv2.imshow('grad_y', grad[:, :, 1])
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
運行結果：
