Question

我想在图像结果中读取pixcels的值，以便将此值与某些值进行比较我用来循环

function GrdImg= GrdLbp(VarImg,mapping,LbpImg)
tic
p=mapping.samples;
[Ysize,Xsize]=size(result);
GImg=zeros(Ysize,Xsize);
temp=[];
cnt=1;
for n=0:p-1
    temp(cnt)=2^n;
    temp(cnt+1)=(2^p)-1-(2^n);
    cnt=cnt+2;
end
for i=1:Ysize
    i
        for j=1:Xsize
                if isempty(find(result(i,j)==temp(:,:)))==1
                  GImg(i,j)=sqrtm(Vresult(i,j));
                end


            end
        end

但是效果太慢了，你能帮助我，我可以用什么而不是循环？非常感谢

Answer 1

你没有提供足够的信息来回答你的问题 - 因为正如评论中所述，你现在没有对循环中的值做任何事情。那么，让我给你一些想法：

1）比较具有固定值的所有像素，并返回大于最大值的90％的所有像素的索引：

threshold = 0.9 * max(myImage(:));
prettyBigPixels = find(myImage > threshold);

2）设置所有像素＆lt;最大值为零的5％：

threshold = 0.05 * max(myImage(:));
myImage(myImage < threshold) = 0;

在第一种情况下，find命令返回所有索引（注意 - 您可以访问具有从1到M * N的单个索引的MxN的2D矩阵）。如果您愿意，可以使用ind2sub转换为单独的i, j系数。

在第二种情况下，将(myImage < threshold)作为矩阵的索引称为逻辑索引 - 它非常快，并且只能访问那些符合标准的元素。

如果你让我们知道你所发现的价值，我们可以加快速度;因为现在，你的代码的最终结果是当循环结束时，你的值Temp等于最后一个元素 - 并且由于你在循环中什么也没做，我们可以把整个事情重写为

Temp = pixel(end);

编辑既然您已经在内循环中展示了自己在做什么，我们就可以进行更多优化。 Behzad已经展示了如何加速向量temp的计算 - 没有什么可以添加的，这是正确的方法。至于两个嵌套循环，可能是花费大部分时间的地方，你可以用一行找到你感兴趣的所有像素：

pixelsOfInterest = find(~ismember(result(:), temp(:)));

这将在result中找到temp中未出现的像素索引。然后你可以做

GImg(pixelsOfInterest) = sqrt(result(pixelsOfInterest));

这两行应该替换代码中从for i=1:Ysize到最后end的所有功能。注意 - 您的变量似乎未初始化，并且更改了名称 - 有时它是result，有时它是Vresult。我不是想调试那个;只是让你快速实现你的内循环。

Answer 2

您的图像似乎是灰色或单色，因为Temp=pixel(i,j)提供的数字不是3个数字。

你的问题没有更多解释，所以我认为你要与三种类型的数字进行比较。

与常数比较
与一系列数字进行比较
与二维数字矩阵比较

如果您需要第一个或第三个，解决方案非常简单（绝对在第三个，矩阵的大小必须等于pixel大小）

与数字进行比较（c是数字或二维数组）
```
comp=pixel - c;
```
但如果第二个是您的需要，您可以先将pixel重新塑造为一维矩阵，然后将其与数字s系列进行比较（此系列的绝对长度必须等于pixel行数和列号;您可以在与主要二维矩阵比较后重新整形pixel矩阵。

与系列s

进行比较

pixel_temp = reshape(pixel,1,[]);
comp = pixel_temp - s;
pixel_compared = reshape(pixel_temp,size(pixel,1),size(pixel,2));  % to re-reshape to primary size

Answer 3

至于完全编辑的问题我顺便回答新的而不是编辑我以前的答案。

您可以通过以下方式改进代码：
1.而不是：

    for n=0:p-1
        temp(cnt)=2^n;
        temp(cnt+1)=(2^p)-1-(2^n);
        cnt=cnt+2;
    end

使用这个：

    temp=zeros(1,2*p);
    n=0:p-1;
    temp(1:2:2*p)=2.^n; %//for odd elements 
    temp(2:2:2*p)=2^p-1-2.^n; %//for even elements (i supposed p>1)

2.当代码准备好计算而不用于调试或其他时间时，不要在屏幕上打印一些变量，因为它会花费太长的时间（在cpu循环中）运行。在您的代码中，有一些变量如i在屏幕上打印。移除它们或通过;结束它们。

3.您可以在最后一行使用temp(:)，因为temp是一维的
4.不同的功能适用于不同类型的变量。在此代码中，您可以使用sqrt()代替sqrtm()。它可能会稍快一点
5。这段代码中的一个大问题是在你的最后一次比较中，如果temp矩阵的非元素与result特定元素不相等，那么就做一些事情！除非知道代码的真正目的，否则很难改进这部分！您可能会在其他具有完全不同代码的算法中解决问题。但如果没有办法，那么以这种方式使用它（嵌套循环）祝你好运！

如何在matlab中提高for循环的速度？

3 个答案: