我正在进行一项关于通过抖动将灰度图像转换为1位二进制图像的任务。我正在尝试一个简单的4x4矩阵,它会使图像比原始图像大16倍。
dithering_matrix = array([[ 0, 8, 2, 10],
[12, 4, 14, 6],
[ 3, 11, 1, 9],
[15, 7, 13, 5]], dtype=uint8)
split_num = dithering_matrix.size + 1
我向im
ndarray读取了一张512x512的图片并做了以下事情:
output = list()
for row in im:
row_output = list()
for pixel in row:
pixel_matrix = ((pixel / (256 / split_num)) > dithering_matrix) * 255
row_output.append(pixel_matrix)
output.append( hstack( tuple(row_output) ) )
output_matrix = vstack( tuple(output) )
我发现输出需要8到10秒,我认为上面im
的循环花费了很多时间。在某些软件中,通常在闪存中完成相同的操作。那么有可能提高效率吗?
更新: @Ignacio Vazquez-Abrams 我并不熟悉探查器:(我试过cProfile,结果很奇怪。
1852971 function calls (1852778 primitive calls) in 9.127 seconds
Ordered by: internal time
List reduced from 561 to 20 due to restriction <20>
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
1 6.404 6.404 9.128 9.128 a1.1.py:10(<module>)
513 0.778 0.002 0.778 0.002 {numpy.core.multiarray.concatenate
}
262144 0.616 0.000 1.243 0.000 D:\Python27\lib\site-packages\nump
y\core\shape_base.py:6(atleast_1d)
262696 0.260 0.000 0.261 0.000 {numpy.core.multiarray.array}
262656 0.228 0.000 0.487 0.000 D:\Python27\lib\site-packages\nump
y\core\numeric.py:237(asanyarray)
515 0.174 0.000 1.419 0.003 {map}
527019 0.145 0.000 0.145 0.000 {method 'append' of 'list' objects
}
a1.1.py的第10行是第一行from numpy import *
(之前的所有评论),这让我很困惑。
答案 0 :(得分:7)
如果您使用Kronecker product将每个像素转换为4x4子矩阵,那么您就可以摆脱Python循环:
im2 = np.kron(im, np.ones((4,4)))
dm2 = np.tile(dithering_matrix,(512,512))
out2 = ((im2 / (256 / split_num)) > dm2) * 255
在我的机器上,这比你的版本大约快20倍。