在 python 中迭代图像所有像素的最快方法

Question

我已经读取了一个图像数组：

import numpy as np
from scipy import misc
face1=misc.imread('face1.jpg')

face1 尺寸为 (288, 352, 3)

我需要遍历每个像素并填充训练集中的 y 列我采用了以下方法：

Y_training = np.zeros([1,1],dtype=np.uint8)

for i in range(0, face1.shape[0]): # We go over rows number 
    for j in range(0, face1.shape[1]): # we go over columns number
        if np.array_equiv(face1[i,j],[255,255,255]):
           Y_training=np.vstack(([0], Y_training))#0 if blank
        else:
           Y_training=np.vstack(([1], Y_training))

b = len(Y_training)-1
Y_training = Y_training[:b]
np.shape(Y_training)`

Wall time: 2.57 s

因为我需要对大约 2000 张图像进行上述处理，有没有更快的方法可以将运行时间减少到毫秒或 naonseconds

Answer 1

您可以使用 broadcasting 对白色像素进行广播比较：[255, 255, 255] 和 ALL 使用 .all(axis=-1) 减少每一行，最后转换为 int数据类型。这将为我们提供退出循环后的输出。

因此，一种实现方式是 -

(~((face1 == [255,255,255]).all(-1).ravel())).astype(int)

或者，更紧凑的版本 -

1-(face1 == [255,255,255]).all(-1).ravel()

在 python 中迭代图像所有像素的最快方法

fastest way to iterate over all pixels of an image in python

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