Question

我想要一个函数将图像作为numpy数组接收，并根据输入范围中指定的最大值和最小值将值重新映射到新范围（0,1）。我有一个工作函数，但我正在迭代数组，大约需要10秒才能完成。有没有更有效的方法来执行此任务？也许有些内置的numpy功能我不知道？

这就是我所拥有的：

import numpy as np

def stretch(image, minimum, maximum):
    dY = image.shape[0]
    dX = image.shape[1]
    r = maximum - minimum
    image = image.flatten()
    for i in range(image.size):
        if image[i] > maximum or image[i] < minimum:
            image[i] = 1. or 0.
        else:
            image[i] = (image[i] - minimum) / r
    return image.reshape(dY, dX)

我也尝试过使用numpy.nditer的上述版本，而不是手动迭代for循环，但这似乎是慢四倍（~40秒）。

有一种更有效的方式来做这件事，我忽视了吗？我正在使用的图像大约是16 MP。（3520,4656）

在Python NumPy中扩展图像的最有效方法

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