PythonでRGB画像を短時間でデコードする方法

Question

RGB符号化された標高データを含む1024x1024の寸法のPNG画像があります。 Iはnumpyからasarrayを用いて画像に読み取る：

寸法 (1024, 1024, 4)有する3Dアレイをもたらす

rgb_data = np.asarray(image) 

。

を（私はRGBAを使用しています）私は、そのデータの上にいくつかのフィルタ（ガウス、中央値）を実行する必要がありますが、私は、デコードされた標高データ上でそれを実行する必要があります。 I復号標高データを含む寸法(1024, 1024)た2Dアレイを有することになる復号後

def decodeRGB(pixel): 
    return (pixel[0] * 256 + pixel[1] + pixel[2]/256) - 32768 

：

標高データは、以下の機能を復号することができます。 （海抜実際の高さ）

私はこれまで持っていることはこれです：

rgb_data = np.asarray(image) 
decoded_data = np.zeros(tile.size) 

for rownum in range(width): 
    for colnum in range(height): 
     decoded_data[rownum][colnum] = decodeRGB(rgb_data[rownum][colnum]) 

残念ながら、このソリューションは非常に遅いです。それはおよそかかります。 1024×1024の画像の場合は10秒です。

これを実装するためのより効果的な方法がありますか？

私の主な問題は、アレイの寸法が変化することです。 私は(1024, 1024, 4)の配列から(1024, 1024)の配列に行きます。

私は基本的にアレイサイズの縮小を可能にする画像内のすべてのRGB画素に関数を適用する高速/効率的な方法を探しています。

おかげであなたの助けのためにたくさん！

Answer 1

ベクトル化を利用してください：

r = rgb_data[..., 0] 
g = rgb_data[..., 1] 
b = rgb_data[..., 2] 
decoded_data = (256*r + g + b/256) - 32768 

例rgb_data[..., 0]については256*rは等々一度256でそれらのすべてを乗算し、一度にすべての1024x1024赤の値を選択します。あなたのコード内で解釈されたforループはかなりのオーバーヘッドがあるので、それらを避けて変換を大幅に高速化する必要があります。

それとも、ワンライナーを使用することができます。

decoded_data = (rgb_data[..., :3] * (256, 1, 1/256)).sum(axis=-1) - 32768 

は精神で同様のより多くの方法がまだあります。この記事のコメントを見て、ワンライナーの素敵なコレクションを探してください。

Answer 2

あなたは非常に強力なnp.einsumを使用してプロセスをベクトル化することができます。あなたの係数から変換ベクトルを作成するだけです。

def decodeRGBArray(rgb_data): 
    transf = np.array([256., 1., 1./256., 0.]) 
    return np.einsum('ijk,k->ij', rgb_data, transf) - 32768