python – 根据条件在Numpy数组中选择随机坐标

我使用了convolution2d来生成关于局部模式条件的一些统计数据.为了完整,我正在使用图像,值为0.5是我的’灰色屏幕’,我不能在此之前使用蒙版(依赖于其他一些包).我想在我的图像中添加新对象,但它应该至少重叠75％的非灰色屏幕.让我们假设新对象是正方形,我将图像掩盖在灰色屏幕上与其余部分相比,使用填充1s的n矩阵进行2-d卷积,这样我就可以得到灰度像素数的总和.补丁.这一切都有效,所以我有一个矩阵,有合适的位置放置我的新对象.如何从该矩阵中有效地选择一个随机的？

这是一个带有5×5图像和2×2卷积矩阵的小例子,我想在我的最后一个矩阵中有一个随机坐标1(因为该补丁中最多有1个0.5)

图片：

1    0.5  0.5  0    1
0.5  0.5  0    1    1
0.5  0.5  1    1    0.5
0.5  1    0    0    1
1    1    0    0    1

卷积矩阵：

1    1 
1    1

复杂的图像：

3    3    1    0
4    2    0    1
3    1    0    1
1    0    0    0

条件为< = 1：

0    0    1    1
0    0    1    1
0    1    1    1
1    1    1    1

如何有效地获得1s的均匀分布坐标？

#we grab the indexes of the ones
x,y = np.where(convoluted_image <=1)
#we chose one index randomly
i = np.random.randint(len(x))
random_pos = [x[i],y[i]]