Question

我有

（高度x宽度x 3）RGB图片 img
（256 x 256 x 256）矩阵 color_mapping 映射颜色
（高度x宽度）矩阵 pixel_result ，我要用 color_mapping 映射的元素填充对于图像的每个像素

如何有效地填充最后一个矩阵？

到目前为止，我只是遍历了 for循环中的所有像素，但我想知道是否有更有效的方法

for i in range(width):
    for j in range(height):
        pixel_result[j,i] = color_mapping[img[j,i,0],img[j,i,1],img[j,i,2]]

Answer 1

您可以通过在color_mapping下标来实现：

pixel_result = color_mapping[img[:,:,0], img[:,:,1], img[:,:,2]]

例如，如果使用以下方法测试性能：

>>> def f():
...   for i in range(width):
...     for j in range(height):
...         pixel_result[j,i] = color_mapping[img[j,i,0],img[j,i,1],img[j,i,2]]
... 
>>> def g():
...     pixel_result = color_mapping[img[:,:,0], img[:,:,1], img[:,:,2]]
>>> color_mapping = np.random.randn(256,256,256)

然后显示一个小图像：img = np.random.randint(0, 256, (12, 7, 3))，我们得到：

>>> timeit(f, number=10000)
0.5247259399620816
>>> timeit(g, number=10000)
0.032307324931025505

对于较大的图像，例如img = np.random.randint(0, 256, (1920, 1080, 3))，我们得到：

>>> timeit(f, number=10)
18.934733690926805
>>> timeit(g, number=10)
0.5807857210747898

或对于72×128图像：

>>> timeit(f, number=100)
0.6014469779329374
>>> timeit(g, number=100)
0.011570235947147012

Python-遍历矩阵的更有效方法

1 个答案: