使用scipy.weave.inline进行快速2D中值滤波

Question

我在2D中值滤波器（3x3窗口）中存在瓶颈，我在一组非常大的图像上使用，我想尝试优化它。我已经测试了scipy.ndimage median_filter，以及PIL，scipy.signal和scikits-image。然而，浏览SO我已经知道C中有一个快速的O（n）中值滤波器（恒定时间的中值滤波见Rolling median algorithm in C），我想知道我是否可以使用scipy在Python中实现它。 weave.inline？ 关于替代路线的任何建议？

Answer 1

试试这个： Rolling median in C - Turlach implementation

http://ideone.com/8VVEa

用法：

Mediator* m = MediatorNew(9);
for (...)
{
      MediatorInsert(m, value);
      median = MediatorMedian(m);
}

我相信这与R算法相同，但更干净（事实上令人惊讶）。

你可以包装它，或者移植它并使用Numba（或Cython）。我想我会推荐Numba而不是Cython，如果没有别的，因为是普通的旧python代码。

我建议将它添加到scikits中，如果它比scikits中的那个更快：）

Answer 2

如果你仍然感兴趣，我会尝试numpy的重塑和中位数：

a= some big array
a.reshape(N,3,3) #N being specific to your array
[numpy.median(m) for m in a]

我不知道这个尺度与你的testet方法相比如何，但是如果你想用C进行优化，你可以在列表理解中加上for循环......

Answer 3

我不知道基础算法，但scikits-image有rolling median filter。

否则，我建议用Cython（C / Python pidgin语言）编写它。请务必查看convolution example/tutorial以使用numpy数组。