高效计算图像像素差异
高效计算图像像素差异
提问于 2019-12-06 17:30:22
假设我有一个24 x 24的图像作为一个数字数组。
我想要计算每个像素与图像中所有其他像素之间的像素差异，不包括该像素。这将给我(24 * 24) * (24 * 24 -1)值。
我如何在循环之外并以有效的方式做到这一点？
示例：
图像阵列：
[[1,5],
[8,3]]差异：
Pixel 1 (Value = 1) : [-4,-7,-2]
Pixel 2 (Value = 5) : [4,-3,2]
Pixel 3 (Value = 8): [7,3,5]
Pixel 4 (Value = 3):[2,-2,-5]最终结果：
[-4, -7, -2, 4, -3, 2, 7, 3, 5, 2, -2, -5]回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2019-12-06 18:23:54
我的方法是：
ret = img.ravel()
ret = ret[:,None] - ret
mask = np.arange(len(ret)) != np.arange(len(ret))[:,None]
# masking
ret[np.where(mask)]输出：
array([-4, -7, -2, 4, -3, 2, 7, 3, 5, 2, -2, -5])Stack Overflow用户
发布于 2019-12-06 18:00:11
如果您愿意在数组中有一些零，您可以创建一个4D数组，它告诉您像素[i, j]和位置[i, j, m, n]的原始数组[m, n]之间的区别。在对角线上有零，其中ai == m和j == n`，但是您可以通过其他方式掩盖或消除它：
img[..., None, None] - img[None, None, ...]页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/59217805
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