Python OpenCV 图像编辑：更快的像素编辑方法答案

【问题标题】：Python OpenCV image editing: Faster way to edit pixelsPython OpenCV 图像编辑：更快的像素编辑方法
【发布时间】：2020-03-29 11:25:58
【问题描述】：

使用 python（openCV2、tkinter 等）我创建了一个应用程序（一个非常业余的应用程序）来将蓝色像素更改为白色。图像是高质量的 jpg 或 PNGS。

过程：搜索图像的每个像素，如果 BGR 的 'b' 值高于 x，则将像素设置为白色（255、255、255）。

问题：一次处理大约150张图片，所以上面的过程需要很长时间。每次迭代大约需要 9 - 15 秒，具体取决于图像大小（调整图像大小会加快处理速度，但并不理想）。

这是代码（为简单起见，删除了 GUI 和异常处理元素）：

for filename in listdir(sourcefolder):
        # Read image and set variables 
        frame = imread(sourcefolder+"/"+filename)
        rows = frame.shape[0]
        cols = frame.shape[1]

        # Search pixels. If blue, set to white. 
        for i in range(0,rows):
            for j in range(0,cols):
                if frame.item(i,j,0) > 155:
                    frame.itemset((i,j,0),255)
                    frame.itemset((i,j,1),255)
                    frame.itemset((i,j,2),255)
        imwrite(sourcecopy+"/"+filename, frame)
        #release image from memory 
        del frame

对于提高效率/速度的任何帮助将不胜感激！

【问题讨论】：

你可以使用 numpy 的 where() 方法代替你的二次循环
也许你不必像在 python 中那样访问像素试试：img_bgr[mask > x] = [255, 0, 0]

标签： python opencv image-editing

【解决方案1】：

使用 cv2.threshold 创建一个使用 x 阈值的掩码。

像这样设置颜色：img_bgr[mask == 255] = [255, 0, 0]

【讨论】：

【解决方案2】：

从这张图片开始：

然后使用这个：

import cv2
im = cv2.imread('a.png') 

# Make all pixels where Blue > 150 into white
im[im[...,0]>150] = [255,255,255]

# Save result
cv2.imwrite('result.png', im)

【讨论】：

太棒了！非常感谢。迭代时间降至 0.8 秒。我也对代码的简单性感到惊讶。是否同时访问所有像素？我想我的业余本能是进行详尽的迭代。再次感谢。
与某些人相比，我们都是业余爱好者 - 主要是努力不断学习 :-) 它在底层使用 Numpy，并且都为我们进行了大量优化。