将两个不同大小的元组(x,y,z)的2d数组共同映射并在python中找到匹配索引

时间:2019-03-16 20:34:21

标签: python arrays numpy search

我正在尝试比较(r,g,b)值的两个2d数组元组,其大小分别为[2048] [4096]和[398] [40]。我想在其中找到相等的元组值,每次找到它时,我都想向另一个数组[2048] [4096]添加某个值。下面的代码可以正常工作,但是对于我们拥有的数据量来说,它的速度非常慢。

from PIL import Image
import numpy as np

map = Image.open('ozone.png')
scale = Image.open('scale.png')
rgb_map = map.convert('RGB')
rgb_scale = scale.convert('RGB')

pixeltoDOB = 1.0050251256
scaleVals = []
mapVals = []


for x in range(398):
    scaleVals.append([])
    for y in range(40):
        r, g, b = rgb_scale.getpixel((x, y))
        scaleVals[x].append((r,g,b))

for y in range(2048):
    mapVals.append([])
    for x in range(4096):
        r, g, b = rgb_map.getpixel((x,y))
        mapVals[y].append((r,g,b))


ozoneVals = np.zeros((2048,4096))

for i in range(128):
    for j in range(256):
        for k in range(398):
            for l in range(40):
                print(i,j,k,l)
                if (mapVals[i][j]) == (scaleVals[k][l]):
                    ozoneVals[i][j] = pixeltoDOB * k

print(ozoneVals[2][128]) ##just to see if it works

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