Question

我正在尝试为图像上的移动窗口应用局部最小/最大拉伸（或其他）。基本上，它可以工作，但是要花很多时间，因为我遍历每个像素，计算其周围的最小值/最大值，将其拉伸到可用值范围，然后将其写入并继续。我听说过“切片数组”和“跨步”，但不知道如何采用它们。这是我目前正在做的事情：

import os
import numpy as np
from osgeo import gdal

def localStretch(image, radius, output):
    ds = gdal.Open(image, gdal.GA_ReadOnly)
    drv = ds.GetDriver()
    cols = ds.RasterXSize
    rows = ds.RasterYSize
    bands = ds.RasterCount
    if os.path.exists(output):
        os.remove(output)
    out_ds = drv.Create(output, cols, rows, bands, ds.GetRasterBand(1).DataType)
    window = radius * 2 + 1
    for b in range(bands):
        data = ds.GetRasterBand(b + 1).ReadAsArray()
        out_data = np.zeros(data.shape)
        for x in range(radius, cols - radius):
            for y in range(radius, rows - radius):
                minimum = np.min(data[y - radius: y + radius, x - radius: x + radius])
                maximum = np.max(data[y - radius: y + radius, x - radius: x + radius])
                out_data[y, x] = (data[y, x] * 1. - minimum * 1.) / (maximum * 1. - minimum * 1.) * np.iinfo(data.dtype).max
        out_ds.GetRasterBand(b + 1).WriteArray(out_data)
    out_ds = None
    ds = None

理想情况下，我还想通过插入np.pad(data, radius, mode='reflect')来保留图像的大小，但是然后我不确定如何正确索引所有内容。

那我该如何改善它的性能呢？

同时，我从skimage here中找到了一个函数，该函数可以进行局部拉伸，但是我需要通过移动窗口来做类似的事情，因此主要问题仍然存在。

有效地在Python中移动窗口的功能

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