我正在處理有關通過抖動將灰度圖像轉換爲1位二進制圖像的任務。我正在嘗試一個簡單的4x4矩陣,它將使圖像比原始圖像大16倍。如何提高這種numpy迭代的效率?
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
我讀了512 * 512的圖像im
ndarray並做以下幾件事:
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))
我發現了8-10s輸出和我想的im
上面花了很多時間循環。在某些軟件中,同樣的操作通常是在閃存中完成的。那麼是否有可能提高效率?
UPDATE: @Ignacio巴斯克斯 - 艾布拉姆斯 我不跟探查用vert fimiliar :(我試過CPROFILE,其結果是奇怪
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的第10行。 py是第一行from numpy import *
(之前的所有評論),這讓我非常困惑。
你的分析器說什麼? –