Как повысить эффективность этой итеративной итерации? - PullRequest
Новая
       17

Как повысить эффективность этой итеративной итерации?

2 голосов
/ 29 сентября 2011

Я работаю над заданием по преобразованию изображения в градациях серого в 1-битное двоичное изображение путем сглаживания. Я пробую простую матрицу 4x4, которая сделает изображение в 16 раз больше оригинала. 

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

Я прочитал изображение 512x512 в im ndarray и сделал следующие вещи: 

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) )

Я обнаружил, что для вывода потребовалось 8-10 секунд, и я думаю, что цикл im выше потратил много времени. В некоторых программах ту же операцию обычно выполняли в одно мгновение. Так можно ли повысить эффективность?

UPDATE: @ Игнасио Васкес-Абрамс Я не очень похож на профилировщика :( Я попробовал cProfile, и результат странный. 

         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
}

Строка 10 в a1.1.py - это первая строка from numpy import * (все комментарии до этого), которая действительно озадачивает меня.

1 Ответ

7 голосов
/ 29 сентября 2011

Если вы используете продукт Kronecker , чтобы превратить каждый пиксель в подматрицу 4x4, это позволит вам избавиться от петель Python: 

im2 = np.kron(im, np.ones((4,4)))
dm2 = np.tile(dithering_matrix,(512,512))
out2 = ((im2 / (256 / split_num)) > dm2) * 255

На моей машине это примерно в 20 раз быстрее, чем ваша версия.

...