画像処理 2重ループを回避したい

Question

前提・実現したいこと

動画における画像処理で2重ループを回避したいと考えています．
座標(i,j)にある輝度のフレーム間での自己相関係数を求めようとしています．
3秒の動画だったら30秒ほど時間がかかっており，これを何回も繰り返し行う予定のためなるべく削減したいです．

該当のソースコード

#A_data[][][] = 輝度が入っている3次元npリスト(x軸，y軸，フレーム数)
#time_list = A_data[][][]の時間軸
#pix = 画素数

#i, j番目のピクセルでの自己相関係数を算出
        for i in range(pix):
            for j in range(pix):
                A_data=pd.Series(A[i][j][:],time_list)
                A_data_temp=sm.tsa.stattools.acf(A_data,nlags=100)
                A_data_acf[i][j][:] = A_data_temp

試したこと

2重ループの回避をGoogleで調べましたが，どれも感覚的にピンとこずわかりませんでした...

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

Python3.8

Comments

[bsdfan]

pixの値や、A.shapeはいくつなのでしょうか？

[Noriri12]

色々なパターンがあるのですが，一番小さい値だと

pix=16
A.shape=(16,16,100)

一番大きい値だと

pix=64
A.shape=(64,64,6000)

となっています．

Answer 1

2重ループを回避するだけなら、numpy.apply_algong_axis が使えます。ただ、これは中でforループしているのとそれほど変わらないので、速度的な改善は少しだけだと思います。

import numpy as np

A_data_acf = np.apply_along_axis(sm.tsa.stattools.acf, 2, A, nlags=100)

質問のケースでは、forループで時間がかかるというより、単純にacfの計算に時間がかかっているのではないでしょうか。

Comments

[Noriri12]

なるほど！ありがとうございます．
acfのほうが短縮できないかなど試してみようと思います．