Numune'de büyük bir diziye bir arama tablosu uygulamak için uygun bir yol var mı?

Question

Elde ettiğim dizimde birkaç piksele sahip bir görüntüyü numpy olarak okudum.

256 değer içeren bir arama tablosu hesapladım. Şimdi aşağıdakileri yapmak istiyorum:

for i in image.rows: 
    for j in image.cols: 
     mapped_image[i,j] = lut[image[i,j]] 

Evet, bu temelde bir lut böyle yapar.
Tek sorun şu ki: Verimli bir şekilde yapmak istiyorum ve python'da bu döngüyü çağırmak, bitirmesi için birkaç saniye beklememi bekliyor.

numpy.vectorize()'u biliyorum, yalnızca aynı python kodunu çağıran bir kolaylık işlevi.

Answer 1

sadece 1D olup lutlut eğer içine indeksine image kullanabilirsiniz.
İşte numpy indeksleme bir marş var:
http://www.scipy.org/Tentative_NumPy_Tutorial#head-864862d3f2bb4c32f04260fac61eb4ef34788c4c

In [54]: lut = np.arange(10) * 10 

In [55]: img = np.random.randint(0,9,size=(3,3)) 

In [56]: lut 
Out[56]: array([ 0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]) 

In [57]: img 
Out[57]: 
array([[2, 2, 4], 
     [1, 3, 0], 
     [4, 3, 1]]) 

In [58]: lut[img] 
Out[58]: 
array([[20, 20, 40], 
     [10, 30, 0], 
     [40, 30, 10]]) 

Zihin da indeksleme doğru içinde 0

Answer 2

TheodrosZelleke cevabı başlar, ama sadece ona biraz belgesiz bilgelik eklemek istedim. Numpy, belgesine göre "fantezi indeksleme ile aynı şeyi yapar" işlevini sağlayan np.take işlevini sağlar.

Yani, hemen hemen, ama oldukça aynı değildir:

>>> import numpy as np 
>>> lut = np.arange(256) 
>>> image = np.random.randint(256, size=(5000, 5000)) 
>>> np.all(lut[image] == np.take(lut, image)) 
True 
>>> import timeit 
>>> timeit.timeit('lut[image]', 
...    'from __main__ import lut, image', number=10) 
4.369504285407089 
>>> timeit.timeit('np.take(lut, image)', 
...    'from __main__ import np, lut, image', number=10) 
1.3678052776554637 

np.take yaklaşık 3x hızlıdır! Deneyimlerime göre, görüntüleri RGB'den diğer renk alanlarına dönüştürmek için 3B luts kullanırken, 3D görünümünü 1B düzleştirilmiş bir görüntülemeye dönüştürmek için mantık eklemek, x10 hızını artırır.