ちんたらとディープラーニングの物体検出(SSD)のコードを読んでいます。コードを読んでいると、これをコーディングした人のプログラミング力を思い知らされると同時に、自分のPython力の足りなさに絶望的になります。しかし最近は強力な助っ人を得ることができたので、ちんたらとですが読み進めている状況です。助人は ChatGPT(Bing) さんです。

Python Numpy のイメージ処理で以下のコードがわかりづらかったので Bing さんに助けてもらいました。やってることはなんとなくわかるのですがね、コードが追いづらい。

image[:,:,0][image[:,:,0]>360.0] -= 360.0

以下のような回答を得ましたが、コードを正確に読みたかったので質問を続けました。

image[:,:,0]image[:,:,0]>360.0 -= 360.0とは、numpyの配列で画像を表したときに、色相の値が360度を超えた場合に360度引くという処理を意味します1。これは、画像の色空間をRGBからHSVに変換したときに、色相の値が0から360の範囲に収まるようにするために必要な処理です。

3 回程度、Bingさんに質問をして、最後に以下の質問にたどり着きました。質問を繰り返すうちにimageという配列名はhsvという名前に変わっていますが、特に意味はありません。

hsv[:,:,0][hsv[:,:,0]>360.0] -= 360.0の真偽配列の操作について

以下のような完璧な回答を得ることができました。私にとってはブールインデックス参照とインプレース演算を正確に読み取ることがポイントでした。回答の太字は私がつけました。

hsv[:,:,0][hsv[:,:,0]>360.0] -= 360.0の真偽配列の操作については、以下のように説明できます。

まず、hsv[:,:,0]はHSV配列の第一チャンネル（色相）を表す配列です。この配列の各要素は色相の値を持っています。次に、hsv[:,:,0]>360.0は、この配列の各要素が360よりも大きいかどうかを判定する真偽配列です。この真偽配列の要素はTrueかFalseの値を持っています。Trueは360よりも大きい色相の値を持つ要素に対応し、Falseはそれ以外の要素に対応します。

次に、hsv[:,:,0][hsv[:,:,0]>360.0]は、真偽配列を使って色相配列から特定の要素だけを選択する操作です。この操作はブールインデックス参照と呼ばれます。ブールインデックス参照では、真偽配列と同じ形状の配列から、真偽配列のTrueに対応する要素だけを抽出できます。 つまり、hsv[:,:,0][hsv[:,:,0]>360.0]は、色相配列から360よりも大きい色相の値を持つ要素だけを選択した配列です。

最後に、-= 360.0は、選択した配列から360を引くという演算です。この演算はインプレース演算と呼ばれます。インプレース演算では、元の配列の値を直接書き換えます。 つまり、-= 360.0は、色相配列の360よりも大きい色相の値を持つ要素から360を引いて、その結果を元の色相配列に反映させるという操作です。

以上がhsv[:,:,0][hsv[:,:,0]>360.0] -= 360.0の真偽配列の操作についての説明です。詳しくは以下の参考サイトやドキュメントをご覧ください。

つまり、hsv[:,:,0][hsv[:,:,0]>360.0]は360以上の要素を抽出し、続くインプレース演算でその要素から360を引いているのです。インプレース演算なので、オリジナル配列　hsv[:,:,0]　の要素が直接変更されているわけです。なかなかNumpyの多重配列操作に慣れていないと追いにくいコードでした。