回答編集履歴
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タイポ修正
answer
CHANGED
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@@ -1,5 +1,5 @@
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置き換えの処理の部分を高速化したいとのことなので、その部分だけ対象として、次のような実装が考えられます。
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-
（`cv2.imread(file_path`) の部分は除いています。）
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+
（`cv2.imread(file_path)`) の部分は除いています。）
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3
3
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4
4
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①for-loop と if 文を除く：
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5
5
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```Python
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import 文の追加
answer
CHANGED
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@@ -1,11 +1,12 @@
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置き換えの処理の部分を高速化したいとのことなので、その部分だけ対象として、次のような実装が考えられます。
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-
（cv2.imread の部分は除いています。）
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+
（`cv2.imread(file_path`) の部分は除いています。）
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3
3
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4
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①for-loop と if 文を除く：
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-
```
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5
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+
```Python
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6
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import cv2, math
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7
7
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import scipy.stats as sstats
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8
8
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+
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def func1(bgr):
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"""for-loop と if 文を除く
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"""
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@@ -18,7 +19,13 @@
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```
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②numba.jit を使用する：
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-
```
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+
```Python
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+
import cv2
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+
import scipy.stats as sstats
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+
import numpy
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+
import numba
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+
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+
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@numba.jit("void(u1[:,:,:], i4[:,:], i4[:,:], i4[:,:], i4, i4, i4)")
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def func2_numba(bgr, b, g, r, mode_b, mode_g, mode_r):
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"""numba.jit を適用する処理
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@@ -39,8 +46,14 @@
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func2_numba(bgr, b, g, r, mode_b, mode_g, mode_r)
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return bgr
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```
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+
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オリジナルの実装を `func0` としておきます（実装は次の通り）：
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-
```
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+
```Python
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+
import cv2
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+
import scipy.stats as sstats
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+
import numpy
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+
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+
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def func0(bgr):
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"""オリジナルの実装
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"""
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@@ -66,7 +79,7 @@
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処理速度は ② > ① >> original となりました。
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80
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※関数のコンパイル時間は除いています。
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-
```
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+
```Python
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83
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%timeit func0(bgr) # 1.84 s ± 46 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
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%timeit func1(bgr) # 34.6 ms ± 1.16 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
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72
85
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%timeit func2(bgr) # 30.8 ms ± 158 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
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