我在常規 python 代碼之間沒有速度差異。它說瓶頸是 html 文件中的最后兩行代碼。有沒有辦法解決？我想要做的是遍歷像素并將 rgb 值低于 210 的坐標添加到列表中。from PIL import Imageimport numpy as npimport timeimport cythonimport cv2filename = "/home/user/PycharmProjects/Testing/files/file001.png"image = Image.open(filename)size = width, height = image.sizeimage_data = np.asarray(image)cdef list list_text = []@cython.boundscheck(False)cpdef get_image_data(): cdef int y, x for y in range(1683): for x in range(1240): if image_data[y, x] < 210: list_text.append([x, y])
2 回答
白板的微信
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循環沒有任何問題，但將列表附加到列表非常慢。為了避免這種情況，您可以為數據分配一個足夠大的數組并在之后縮小它（或將數據復制到具有您需要的確切大小的數組中），或者您可以使用std:vector.
在這個答案中我使用，Numba因為我在高性能 Cython 編碼方面沒有經驗，但 Cython 實現應該是直接的。Numba 也有一個有限的列表和元組內部表示，但我不知道 Cython 中是否可用。
例子
import numpy as np
import numba as nb
@nb.njit()
def get_image_data_arr(image_data):
array_text = np.empty((image_data.shape[0]*image_data.shape[1],2),dtype=np.int64)
ii=0
for y in range(image_data.shape[0]):
for x in range(image_data.shape[1]):
if image_data[y, x] < 210:
array_text[ii,0]=x
array_text[ii,1]=y
ii+=1
return array_text[:ii,:]
@nb.njit()
def get_image_data(image_data):
list_text = []
for y in range(image_data.shape[0]):
for x in range(image_data.shape[1]):
if image_data[y, x] < 210:
#appending lists
list_text.append([x, y])
#appending tuples
#list_text.append((x, y))
return list_text
時間安排
所有時間都沒有編譯開銷（第一次調用函數被排除在時間之外）。
#Create some data
image_data=np.random.rand(1683*1240).reshape(1683,1240)*255
image_data=image_data.astype(np.uint8)
get_image_data (Pure Python) : 3.4s
get_image_data (naive Numba, appending lists) : 1.1s
get_image_data (naive Numba, appending tuples) : 0.3s
get_image_data_arr: : 0.012s
np.argwhere(image_data<210) : 0.035s
HUWWW
TA貢獻1874條經驗 獲得超12個贊
我建議使用 Numpy 的argwhere()函數如下：
import numpy as np
# Create a starting image
im = np.arange(0,255,16).reshape(4,4)
看起來像這樣：
array([[ 0, 16, 32, 48],
[ 64, 80, 96, 112],
[128, 144, 160, 176],
[192, 208, 224, 240]])
現在找到所有小于 210 的元素的坐標：
np.argwhere(im<210)
看起來像這樣：
array([[0, 0],
[0, 1],
[0, 2],
[0, 3],
[1, 0],
[1, 1],
[1, 2],
[1, 3],
[2, 0],
[2, 1],
[2, 2],
[2, 3],
[3, 0],
[3, 1]])
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