优化性能以使用最大像素值调整大小
优化性能以使用最大像素值调整大小
提问于 2017-04-10 06:37:39
我想通过只保留每个像素组的最大像素值来减小图像的一个大小。我用python实现了这一点：
def pixel_max_resize(img, h, w):
imr = np.zeros((h,w), dtype=np.uint8)
r = int(h/w)
for j in range(0,w):
imr[:,j] = np.amax(img[:,j*r:j*r+r], axis = 1)
return imr这个函数比相同大小的cv2.resize慢得多(慢5-10倍)。有谁知道如何优化这个函数的速度吗？有没有一种列表理解的公式可以加速这个过程？
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2017-04-10 22:09:48
我不能百分之百确定你想要实现什么，因为如果目标高度不等于源高度，你的代码就会抛出错误。无论如何，这里有一个函数，它根据每个子采样区域的最大值调整图像的大小。它大约比你的代码快3-5倍。
def pixel_max_resize(img, h, w):
source_h, source_w = img.shape
return img.reshape(h,source_h // h,-1,source_w // w).swapaxes(1,2).reshape(h,w,-1).max(axis=2)(注意:源的宽度和高度必须分别是目标宽度和高度的整数倍)
说明：
源2d图像被划分成3d阵列，使得第一和第二轴具有目标宽度和高度的大小，并且第三轴包含要对一个目标像素进行二次采样的所有像素的值。此轴上的max()将返回每个子采样的最大值。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/43312678
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