在 Python 中循环遍历图像的每个像素的更快方法？答案

【问题标题】：Faster way to loop through every pixel of an image in Python?在 Python 中循环遍历图像的每个像素的更快方法？
【发布时间】：2012-10-11 19:42:28
【问题描述】：

我需要遍历 2560x2160 2D numpy 数组（图像）的每个像素。我的问题的简化版本如下：

import time
import numpy as np

t = time.clock()
limit = 9000
for (x,y), pixel in np.ndenumerate(image):
    if( pixel > limit )
        pass
tt = time.clock()
print tt-t

在我的计算机上完成这需要大约 30 秒的时间。（酷睿 i7，8GB 内存）有没有更快的方法来使用内部的“if”语句来执行这个循环？我只对超过一定限制的像素感兴趣，但我确实需要它们的 (x,y) 索引和值。

【问题讨论】：

标签： python image loops time numpy

【解决方案1】：

使用布尔矩阵：

x, y = (image > limit).nonzero()
vals = image[x, y]

【讨论】：

哇！我的眼睛睁开了。耗时
这里的 x 和 y 是什么？
@AndrewHundt: x 和 y 分别是非零点的 x 和 y 索引数组。
当我用 python 2.7 运行这段代码时，我得到一个属性错误，说“'bool' object has no attribute 'nonzero'”。部分（图像>限制）应该做什么？
image 或 limit 之一必须是 NumPy 数组 - 如果它们都是非 NumPy 对象，image > limit 可能会解析为 Python 布尔值而不是 NumPy 布尔值数组。

【解决方案2】：

首先，尝试使用vectorize计算：

i, j = np.where(image > limit)

如果你的问题不能通过向量化计算来解决，你可以加速for循环：

for i in xrange(image.shape[0]):
    for j in xrange(image.shape[1]):
        pixel = image.item(i, j)
        if pixel > limit:
            pass

或：

from itertools import product
h, w = image.shape
for pos in product(range(h), range(w)):
    pixel = image.item(pos)
    if pixel > limit:
        pass

numpy.ndenumerate 很慢，通过使用普通的 for 循环并通过 item 方法从数组中获取值，您可以将循环速度提高 4 倍。

如果您需要更快的速度，请尝试使用 Cython，它会让您的代码与 C 代码一样快。

【讨论】：