将像素值设置为邻域中的百分位数

Question

出于空间分析的目的，我正在尝试设置一个过滤器，对于给定邻域中的像素，它将在其邻域中给出此像素的百分位数（由结构元素定义）

以下是我迄今为止的最佳镜头：

import numpy as np
import scipy.ndimage as ndimage
import scipy.stats as sp

def get_percentile(values, radius=3):
  # Retrieve central pixel and neighbours values
  cur_value = values[4]
  other_values = np.delete(values, 4)

  return sp.percentileofscore(other_values, cur_value)/100

def percentiles(image):

  # definition of the neighbourhood (structuring element)
  footprint = np.array([[1,1,1],
                  [1,1,1],
                  [1,1,1]])

  # Using generic_filter to apply sequentially a my own user-defined
  # function (`get_percentile`) in the filter
  results = ndimage.generic_filter(
    image, 
    get_percentile, 
    footprint=footprint, 
    mode='constant', 
    cval=np.nan)

  return results

# Pick dimensions for a dummy example
dims = [12,15]
# Generate dummy example
df = np.random.randn(np.product(dims)).reshape(dims[0], dims[1])

percentiles(df)

有点工作，但是： 我确信代码不是最优的，而且可以运行得更快 我邻居的维度是硬编码的。我想要的是根据此过滤器更好地识别我正在从其邻居应用过滤器（footprint）的中心像素。