使用scipy.weave.inline進行快速2D中值濾波

Question

我在用於大量圖像的2D中值濾鏡（3x3窗口）中有一個瓶頸，我想嘗試對其進行優化。 我已經測試了scipy.ndimage過濾器以及PIL ， scipy.signal和scikits-image 。 但是，在SO中瀏覽時，我了解到C中有一個快速的O（n）中值過濾器（恆定時間中值過濾，請參閱C中的滾動中值算法 ），我想知道是否可以使用scipy在Python中實現它。 weave.inline嗎？ 關於替代路線有什么建議嗎？

Answer 1

試試這個： 在C中滾動中位數-Turlach實現

http://ideone.com/8VVEa

用法：

Mediator* m = MediatorNew(9);
for (...)
{
      MediatorInsert(m, value);
      median = MediatorMedian(m);
}

我相信這與R算法相同，但更加簡潔（實際上令人驚奇的是）。

您可以將其包裝或移植並使用Numba（或Cython）。 我想我推薦Numba勝過Cython，如果沒有別的，因為它是純朴的python代碼。

我建議將其添加到scikits中，如果它比scikits中的運行速度快:)

Answer 2

如果您仍然感興趣，我會嘗試numpy的重塑和中位數：

a= some big array
a.reshape(N,3,3) #N being specific to your array
[numpy.median(m) for m in a]

我不知道它與您的睾丸方法相比如何擴展，但是如果您想使用C進行優化，則可以在列表理解中固定for循環...

Answer 3

我不知道底層算法，但是scikits-image具有滾動中值濾波器 。

否則，建議使用Cython （C / Python pidgin語言）編寫它。 確保檢查出卷積示例/教程以使用numpy數組。