画像内のピクセルをテストする

Question

私は、次のループを使って特定の真理値の距離内にあるすべてのピクセルを平均化して画像をノイズ除去しようとしています。現在のところ、このループには65秒かかり、おそらく何千回も実行する必要があります。禁止的な実行時間なしにPythonでこれを達成する方法はありますか？どんな助けでも大歓迎です。

for row in range(0, width): 
    for column in range(0, height): 
     if euclid_dist(point, pix[row,column]) <= threshold: 
      to_average[(row,column)] = pix[row, column] 

euclid_distは、次のように定義されます。

def euclid_dist(tuple1, tuple2): 

    tot_sq = 0 
    for num1, num2 in zip(tuple1, tuple2): 
    tot_sq += (num1 + num2)**2 
    return math.sqrt(tot_sq) 

Answer 1

あなたは（同じように、というよりもガウスで）円でちょうど平均すべてしたい場合は、ハードサークルカーネルを作ることができ、その後、以下のようにあなたのイメージを畳んでください。

# make a noisy circle thing 
img = np.random.randint(100, 200, (200, 200), dtype=np.uint8) 
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(-100, 100), np.arange(-100, 100)) 
img = img + 10 * (xx**2 + yy**2 < 50**2) 
plt.imshow(img) 

# make a non-standard kernel 
radius = 10 
kernel_size = 2 * int(radius) + 1 # odd 
xy = np.arange(-kernel_size//2 + 1, kernel_size//2 + 1) 
xx, yy = np.meshgrid(xy, xy) 

kernel = np.zeros((kernel_size,) * 2) 
kernel[xx**2 + yy**2 <= radius**2] = 1 
plt.imshow(kernel) 

# convolve the two, depending on the mode, it will change the dimensions of the output 
plt.imshow(sig.convolve2d(img, kernel, mode='valid')) 

あなたは、ノイズを解除したい場合は、もう少し一般的であるガウスカーネルを使用することができます。より単純に「ガウスぼかし」と呼ばれています。