一个长方形，左边是不均匀的红色，右边是不均匀的黑色，用python如何编程快速计算红色面积

在Python中，如果你有一个表示长方形区域的数据结构，并且已经将每个像素的颜色编码为红色或黑色（例如，可以是一个二维数组，其中0代表红色，非0值代表黑色），你可以使用numpy库来进行快速处理。这里是一个简单的例子：

import numpy as np

# 假设image是一个二维numpy数组，表示图像
image = np.array(...)  # 需要有红色（通常是0）和黑色（不是0）的二值图像

# 将红色和黑色转换为数值形式，比如红色为0，黑色为1
image = image == 0  # 或者如果红黑色相反，就用 image != 0

# 计算红色区域（白色部分，即0的部分）
red_mask = image.all(axis=1)  # 对每一行应用all函数检查是否全为0（即所有像素都是红色）

# 现在我们得到了一个布尔数组，红色区域对应True，非红色区域对应False
red_indices = np.where(red_mask)[0]  # 获取红色行的索引

# 根据行索引计算红色部分的宽度
widths = np.ediff1d(np.r_[0, red_indices, len(image)])  # 差分得到相邻红色区域之间的距离

# 计算每个红色区域的长度（假设长方形形状）
lengths = [image[i:i+1, :].shape[1] for i in red_indices]

# 总红色面积 = 每个红色区域宽度乘以对应的长度之和
total_red_area = sum(width * length for width, length in zip(widths, lengths))

total_red_area