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NumPy

NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

Q&A

1回答

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リスト内包表記を用いた二重ループの高速化ついて

kentashx

総合スコア15

NumPy

NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2018/09/01 05:42

前提・実現したいこと

Pythonで画像間の相互情報量を計算するプログラムを書いてます。
動画解析時に用いているため、全体の処理時間が1時間ほどかかっていてコードの高速化を試みています。
そこで、相互情報量計算モジュールが律速であることに気づき、より高速にしたいと思っています。
Pythonの2重ループがとても時間がかかると聞いたため、この部分を何とかしてリスト内包表記に書き換えたいと思っています。

発生している問題・エラーメッセージ

リストの要素を1個、1個作っていく場合にはリスト内包表記は分かるのですが、リストの要素の場所が作成順序と無関係の場合もリスト内包表記が使えるのか分かりません(<-分かりにくい表現ですみません)

該当のソースコード

リスト内包表記に出来ないか考えている部分は以下の部分です。

Python

1 hist12 = np.zeros((256,256)) 2 for i in range(width): 3 for j in range(height): 4 hist12[g_img1[i][j]][g_img2[i][j]] = hist12[g_img1[i][j]][g_img2[i][j]] + 1

###全体のソースコード

Python

1import numpy as np 2import math 3 4def mutual_info(g_img1,g_img2): 5 #画像1の読み込みと基本情報読み込み 6 width_1 = g_img1.shape[0] 7 height_1 = g_img1.shape[1] 8 #画像2の読み込みと基本情報読み込み 9 width_2 = g_img2.shape[0] 10 height_2 = g_img2.shape[1] 11 #画像サイズの調整 12 if width_1 < width_2: 13 width = width_1 14 else: 15 width = width_2 16 if height_1 < height_2: 17 height = height_1 18 else: 19 height = height_2 20 g_img1 = g_img1[:width,:height] 21 g_img2 = g_img2[:width,:height] 22 total = width*height 23 #読み込み画像の表示 24 #cv2.imshow("image1", g_img1) 25 #cv2.imshow("image2", g_img2) 26 #cv2.waitKey(0) 27 #cv2.destroyAllWindows() 28 #1次元ヒストグラム作成 29 hist1, bins1 = np.histogram(g_img1.ravel(),256,[0,256]) 30 hist2, bins2 = np.histogram(g_img2.ravel(),256,[0,256]) 31 #2次元ヒストグラム作成 32 hist12 = np.zeros((256,256)) 33 for i in range(width): 34 for j in range(height): 35 hist12[g_img1[i][j]][g_img2[i][j]] = hist12[g_img1[i][j]][g_img2[i][j]] + 1 36 #周辺確率分布 37 p1 = np.zeros(256) 38 p2 = np.zeros(256) 39 p1 = hist1/total 40 p2 = hist2/total 41 #同時確立分布 42 p12 = np.zeros((256,256)) 43 p12 = hist12/total 44 #if (round(p1.sum(),3)!= 1) or (round(p2.sum(),3)!= 1) or (round(p12.sum(),3)!= 1): 45 #print("エラー") 46 #else: 47 #print("正常に動いています") 48 #相互情報量計算 49 Information = np.nansum(p12*(np.ma.log(p12/np.dot(np.matrix(p1).T,np.matrix(p2))))) 50 #print("相互情報量は{0:.5f}".format(Information)) 51 return Information

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

上記のコードは以下のサイトを参考に作成しました。
質問事項以外にも、高速化できる部分がありましたら教えていただけると幸いです。
MATLAB画像の相互情報量計算

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回答1

0

forループにしろ内包表記にしろ、基本的にpythonは遅いです(内包表記にして得られるパフォーマンス向上はたかが知れています)。

高速性が要求されるループ処理などは、numpyの内部で完結させるか、cythonで書く必要があります。

おすすめは

numpy.histogram2d — NumPy v1.15 Manual

を使うことですが、元のコードと同じような256階調にしようとすると工夫が要るかもしれません(逆に階調を落として良いなら極めて楽に書けますが)。

参考になりそうなページ:
Mutual information as an image matching metric — Tutorials on imaging, computing and mathematics

投稿2018/09/01 06:37

hayataka2049

総合スコア30933

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