質問編集履歴
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コードの添付ミスを修正
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File without changes
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@@ -58,6 +58,13 @@
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by_np_array_indexing,
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]
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+
for func in funcs:
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+
t0 = time.time()
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+
for i in range(10):
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+
res = func(src,dst,lut_np)
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+
print(func.__name__,(time.time()-t0)/10)
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+
assert np.all(res==exp_val),"error"
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+
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```
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2
array indexing の追加
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File without changes
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@@ -45,6 +45,9 @@
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tmp[i]=lut_np[pix]
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return tmp.reshape([HEIGHT,WIDTH])
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+
def by_np_array_indexing(src,dst,lut_np):
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+
return lut_np[src]
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+
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if __name__ == '__main__':
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exp_val = by_cv2LUT(src,dst,lut_np)
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funcs = [
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@@ -52,14 +55,9 @@
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by_loopD2_np,
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by_loopD2_list,
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by_loopD1_np,
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+
by_np_array_indexing,
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]
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-
for func in funcs:
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-
t0 = time.time()
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-
for i in range(10):
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-
res = func(src,dst,lut_np)
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-
print(func.__name__,(time.time()-t0)/10)
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-
assert np.all(res==exp_val),"error"
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```
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@@ -68,6 +66,9 @@
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by_loopD2_np 0.40140058994293215
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by_loopD2_list 0.4011006116867065
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by_loopD1_np 0.3491004467010498
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+
by_np_array_indexing 0.004999876022338867
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```
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+
### 結論
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やはり openCVのLUTが優位に速いです
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-
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+
numpyの array indexing ? を使用することで、openCVに迫ることが出来ました
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+
こちらであれば8bpc以外の画像も処理可能です
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8bpc版ベンチマーク を追加
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File without changes
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test
CHANGED
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@@ -9,3 +9,65 @@
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とりあえずPythonの for-loopでpixcel を回して処理していますが、実行速度が遅く困っています
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Numpy などに代用可能な処理があるのではないかと思うのですが、見つけられずにいます
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8bpc 以外の画像を扱われる方は、一般にどのような処理を行われているのでしょうか?
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+
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+
### 8bpc版ベンチマーク
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+
稚拙ですがベンチを書いてみました
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+
```python
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+
import cv2
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+
import numpy as np
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+
import random,time
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+
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+
HEIGHT,WIDTH= 1080,1920
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+
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+
lut_list = [random.randrange(0,2**8) for i in range(2**8)]
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+
lut_np = np.array(lut_list,dtype=np.uint8)
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+
src = np.empty((HEIGHT,WIDTH),dtype=np.uint8)
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+
dst = np.empty((HEIGHT,WIDTH),dtype=np.uint8)
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+
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+
def by_cv2LUT(src,dst,lut_np):
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+
return cv2.LUT(src,lut_np)
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+
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+
def by_loopD2_np(src,dst,lut_np):
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+
for y,line in enumerate(src):
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+
for x,pix in enumerate(line):
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+
dst[y,x]=lut_np[pix]
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+
return dst
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+
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+
def by_loopD2_list(src,dst,lut_list):
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+
for y,line in enumerate(src):
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+
for x,pix in enumerate(line):
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+
dst[y,x]=lut_list[pix]
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+
return dst
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+
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+
def by_loopD1_np(src,dst,lut_np):
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+
tmp = dst.flatten()
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+
for i,pix in enumerate(src.flatten()):
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+
tmp[i]=lut_np[pix]
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+
return tmp.reshape([HEIGHT,WIDTH])
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+
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+
if __name__ == '__main__':
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+
exp_val = by_cv2LUT(src,dst,lut_np)
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+
funcs = [
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+
by_cv2LUT,
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+
by_loopD2_np,
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+
by_loopD2_list,
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+
by_loopD1_np,
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+
]
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+
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+
for func in funcs:
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+
t0 = time.time()
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+
for i in range(10):
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+
res = func(src,dst,lut_np)
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+
print(func.__name__,(time.time()-t0)/10)
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+
assert np.all(res==exp_val),"error"
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+
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+
```
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+
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+
```
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+
by_cv2LUT 0.0005998373031616211
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+
by_loopD2_np 0.40140058994293215
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+
by_loopD2_list 0.4011006116867065
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+
by_loopD1_np 0.3491004467010498
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```
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+
やはり openCVのLUTが優位に速いです
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+
ベンチには含んでいませんが、1pixずつ計算するよりはpythonでLUTを実装したほうが速いです
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