圖像過濾 python

Question

我正在嘗試修復此 function 嘗試並行過濾 python 中的圖像，但 function 不起作用：

def parallel_filtering_image(r):
    # r: is the image row to filter
    # image is the global memory array
    # my_filter is the filter shape to apply to the image
    
    global image
    global my_filter
    
    #from the global variaable, gets the image shape
    (rows,cols,depth) = image.shape

    #fetch the r row from the original image
    srow=image[r,:,:]
    if ( r>0 ):
        prow=image[r-1,:,:]
    else:
        prow=image[r,:,:]
    
    if ( r == (rows-1)):
        nrow=image[r,:,:]
    else:
        nrow=image[r+1,:,:]
    
    #defines the result vector, and set the initial value to 0
    frow=np.zeros((cols,depth))
    frow=srow
    
    #return the filtered row
    return frow

這是調用者：

def filter_image(my_image):
    shape=my_image.shape
    rows=shape[0]
    v=range(rows)
    with mp.Pool(NUMCORES,initializer=my.init_globalimage,initargs=[image,filter_mask]) as p:
        result=p.map(my.parallel_filtering_image,v)
    return result

如果我需要計算 position (x,y) 中的過濾像素，我需要計算位置 (x-1,y-1)+(x,y-1)+(x +1,y-1)+(x-1,y)+(x,y)+(x+1,y)+(x-1,y+1)+(x,y+1)+(x +1,y1+1)，對着過濾面罩。

需要注意的事項：

• 該算法必須與圖像大小無關
• 這些值將介於 0 到 255 之間，結果應該是這些值之間的 integer 值。
• 為了計算邊界，我們使用下一個可用值。 例如：如果 y 是行，對於上邊界（其中 y=0），我們將替換 (x-1,y)+(x,y)+(x+1,y)+(x-1,y )+(x,y)+(x+1,y)+(x-1,y+1)+(x,y+1)+(x+1,y1+1)。
• 圖像有 3 層深度，因此，我們需要對 3 層中的每一層應用濾鏡蒙版
• 您將有 2 個矩陣：圖像和過濾器。 第一個是預加載的圖像，第二個矩陣是過濾器掩碼。

Answer 1

prow和nrow未使用，因此它們的分配是無用的。 frow=np.zeros((cols,depth))也是沒用的，因為frow是在那之后分配的。 由於srow=image[r,:,:]和frow=srow ，那么frow=image[r,:,:]也是。 這意味着您的代碼在語義上等同於：

def parallel_filtering_image(r):
    global image
    return image[r,:,:]

這就是 output 相同的原因：缺少計算部分。