选择随机像素的性能[关闭]

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改进这个问题

我从 Rust 开始，并且来自更高级别的语言，有些东西对我来说很新。 我正在尝试 select 图像中的随机黑色像素并将其填充为白色。 继续，直到图像的给定部分为白色。 我正在使用image箱进行像素操作。

我做了一个天真的实现。 我创建了一个新向量，遍历图像中的所有像素 select 那些是黑色的，然后使用rand crate 从向量中选择一个随机索引：

fn seed_pixel(img: &RgbImage) -> [u32; 2] {
    let mut empty_pixels: Vec<[u32; 2]> = Vec::new();
    for (x, y, pixel) in img.enumerate_pixels() {
        if pixel[0] == 0 {
            empty_pixels.push([x, y])
        }
    }

    let mut rng = rand::thread_rng();
    return *empty_pixels.choose(&mut rng).unwrap();
}

它可以工作，但效率非常惊人。 对于更大的图像（2000 像素 x 1000 像素），大约需要 0.17 秒，而且由于我需要多次执行，所以它加起来很快。 有没有更有效的方法来做到这一点？ 我可以阅读有关这些问题的任何资源吗？

Answer 1

@ChristophRackwitz 已经提出了一个建议（保留一个黑色像素的HashSet ，只计算一次），我想添加三个：

• 如果您要填充相邻像素，如果左侧的像素也是黑色，则不要添加像素
• 不要生成所有黑色像素的列表，而是从图像中的随机 position 开始并从那里搜索下一个黑色像素（但确保以与enumerate_pixels相同的顺序搜索将返回像素 - 确保图像访问是线性memory扫描）
• 不要生成像素列表，但只记住一个像素。 每当遇到黑色像素时，用概率1 / number_of_found_black_pixels将记住的像素替换为找到的像素。

前两个想法改变了哪些像素更有可能被选择（第一个想法有利于黑色的高区域而不是宽区域，第二个想法有利于跟随长长的非黑色像素延伸的黑色像素），所以你需要好的。

您需要对自己进行基准测试，其中哪一个是一个好主意，以及您的seed_pixel function 是否实际上是您问题的核心。