Python：同时对二维数组的每个像素执行操作

Question

我想在2维数组上应用3x3或更大的图像滤镜（高斯或中值）。

尽管有几种方法可以做到这一点，例如scipy.ndimage.gaussian_filter或应用循环，但我想知道是否可以同时在mxn数组的每个像素上应用3x3或更大的滤镜，因为这样可以节省一个很多时间绕过循环。 功能编程可以用于此目的吗？

有一个名为scipy.ndimage.filters.convolve的模块，请告知其是否能够执行同时操作。

Answer 1

您可能想了解有关Python并行处理的信息： http : //wiki.python.org/moin/ParallelProcessing或特别是multiprocessing软件包： http : //docs.python.org/library/multiprocessing.html

使用多处理器上的Python Imaging Library（PIL）签出。 对PIL和类似问题使用多重处理 。

您可以创建四个工作器，将图像划分为四个，然后将每个象限分配给一个工作器。 但是，您可能会浪费时间进行开销。 另一方面，如果要处理多个图像，则此方法可能有效（让每个工作人员打开自己的图像）。

Answer 2

即使python确实提供了在不循环的情况下将操作应用于NxM阵列的功能，该操作仍不会在后台同时执行，因为每个周期CPU可以处理的指令数量受到限制，因此无法节省时间。 对于您的用例，这甚至可能适得其反，因为阵列中的字段可能具有依赖性，并且如果您不知道以什么顺序访问它们，则很可能会陷入混乱。

Hugues提供了一些有关Python中并行处理的有用链接，但是在访问同一数据结构（例如同时具有多个线程的数组）时要小心。 如果不同步线程，它们可能会同时访问数组的同一部分并使事情搞砸。
请注意，可以有效并行运行的线程数量受到处理器内核数量的限制。