用1D數組求和3D數組元素

Question

我正在將OpenCV用於計算機視覺項目，但是，我需要對圖像進行逐像素操作，這意味着需要訪問640x480圖像中的每個像素並更改其HSV值。 該圖像由3D數組X，Y和HSV值組成，因此130、230處的像素的HSV值可以為[12、26、18]或在圖像中表示：（130、230，（12， 26，18））

我需要執行一項操作，使我可以將X值添加到HSV值的V值（元素索引2）中：（130，230，（ 12，26，18 ））

我可以使用兩個循環來做到這一點：

for x in range(image.width):
        for y in range(image.height/2):
            initcolor = cv.Get2D(image, y, x)
            initcolor2 = [0, 0, 10, 0]
            summed = [sum(pair) for pair in zip(initcolor, initcolor2)] 
            cv.Set2D(image, y, x, summed)

但這確實很慢，並且由於某種原因大約需要20秒才能完成整個圖像的操作。

有沒有更簡單，更快的方法來實現這一目標？

Answer 1

您應該做的第一件事也是最簡單的事情，就是檢查OpenCV是否可以將numpy數組作為參數。 Numpy建立在快速C算法的基礎上，該算法可以通過所謂的“向量化”操作處理數據結構上的大循環。 Python中的每個循環都會產生非常大的開銷。

另一種選擇是將這段代碼放在Cython中 ，這樣可以更好地處理緊密的循環。

Answer 2

如果我使用Python進行計算機視覺，我肯定會使用Numpy並盡快將數組轉換為numpy格式。 我懷疑您可能希望numpy.asarray（）從PIL轉換為數組。