Самый эффективный способ суммировать значения RGB с NumPy

Question

У меня есть рабочая программа, хотя работа может быть преувеличением.Я хочу оптимизировать свой код, я использую цикл for для суммирования значений красного, зеленого и синего пикселей для экрана.

Ранее я пытался суммировать по второй оси, но безрезультатно.Так что любые другие советы помогут.Я также должен использовать различные библиотеки в случае необходимости.

import numpy as np
from PIL import ImageGrab
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation

colors = ['red', 'lime', 'blue']
explode = (0.01, 0.01, 0.01)
labels = ['Red', 'Green', 'Blue']
nums = [0, 0, 0]

fig, ax = plt.subplots()

def update(num):
    ax.clear()
    ax.axis('equal')
    str_num = str(num)

    nums = [0, 0, 0]

    screen = np.array(ImageGrab.grab(bbox=(0,0,1920,1080)))
    for x in range ((1079)):
        for y in range ((1919)):
            nums[0] += screen[x][y][0]
            nums[1] += screen[x][y][1]
            nums[2] += screen[x][y][2]

    ax.pie(nums, explode=explode, labels=labels, colors=colors,
            autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=140)
    ax.set_title(str_num)

ani = FuncAnimation(fig, update, repeat=False)
plt.show()

Я ожидаю, что в моем времени будет хотя бы небольшое улучшение.В настоящее время загрузка нового кадра занимает около 7 или 8 секунд, но я был бы доволен всем, что меньше 3 до 4.

Answer 1

Вам не нужен цикл for, поскольку переменная screen является массивом NumPy.Вы можете напрямую сделать сумму как

def update(num):
    ax.clear()
    ax.axis('equal')
    str_num = str(num)

    nums = [0, 0, 0]
    screen = np.array(ImageGrab.grab(bbox=(0,0,1920,1080)))
    # This should work too:
    # nums = np.sum(screen, axis=(1,2))
    nums[0] = np.sum(screen[:,:,0])
    nums[1] = np.sum(screen[:,:,1])
    nums[2] = np.sum(screen[:,:,2])

    ax.pie(nums, explode=explode, labels=labels, colors=colors,
            autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=140)
    ax.set_title(str_num)