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[Python] 画像処理の二重ループの解消

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実現したいこと

pythonの画像処理を高速化したいです。f(x,y)をそのピクセルの画素値,l(x,y)は1だったら白、0だったら黒としてイメージ説明
このような処理を達成するために下のコードを書いたのですが、二重ループが入っているので遅く、高速化したいです。どのように改善したら良いか、どのようなモジュールを使えばいいか、ご教示ください。

該当のソースコード

picture = cv2.imread("/Users/name/Courtemplete.png")
gray = cv2.cvtColor(picture,cv2.COLOR_RGB2GRAY)
σl = 180
σd = 40
τ = 8
background_thresh = np.where(gray<σl,0,255).astype(np.uint8)
for x in range(τ,picture.shape[0]-τ):
    for y in range(τ,picture.shape[1]-τ):
        if background_thresh[x,y]:
            pixel = gray[x,y]

            pix_candicate[x,y] = ((((pixel-gray[x+τ,y])>σd) and ((pixel-gray[x-τ,y])>σd)) or (((pixel-gray[x,y+τ])>σd) and ((pixel-gray[x,y-τ])>σd)))
        else:
            pix_candicate[x,y] = 0
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  • pepperleaf

    2019/09/22 23:20

    小手先としては、何度も出現する gray[x, y] を一時変数に入れる。
    最適化で消えるか? もっと簡便なのがありそうなので、回答でなく、こちらに置きます。

    キャンセル

  • yukiobata

    2019/09/22 23:26 編集

    やって見ました。ご指摘ありがとうございます。

    キャンセル

回答 1

checkベストアンサー

0

numpy.rollで差分位置の値をとることにより、numpy演算のみでいけそうです。
ちゃんと検証はしていませんが、元コードと同じ画像結果が得られました。

import cv2
import numpy as np

def func(img):
    img_self = img >= σl

    img_minus_x = (img - np.roll(img, τ, axis=1)) > σd
    img_plus_x = (img - np.roll(img, -τ, axis=1)) > σd
    img_minus_y = (img - np.roll(img, τ, axis=0)) > σd
    img_plus_y = (img - np.roll(img, -τ, axis=0)) > σd

    c1 = (img_self & img_minus_x & img_plus_x)
    c2 = (img_self & img_minus_y & img_plus_y)
    lf = (c1 | c2)

    ret = np.zeros(img.shape)
    ret[τ:-τ,τ:-τ] = lf[τ:-τ,τ:-τ]

    return ret

picture = cv2.imread('lena.png')
gray = cv2.cvtColor(picture,cv2.COLOR_RGB2GRAY)

σl = 180
σd = 40
τ = 8

ret = func(gray)

# 確認用の画像
ret *= 255
cv2.imwrite('ret.png', ret)


イメージ説明

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  • 2019/09/23 12:10

    うまくいきました!記法もわかりやすく、参考にします。ありがとうございました。

    キャンセル

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