python - 加速 Python Numpy 代码

Question

我有以下代码:

big_k = gabor((height * 2, width *2), (height, width))
for r_slice in range(0,radialSlices):
  r_pixels = r_slice * radialWidth
  for a_slice in range(0,angularSlices):
    a_pixels = a_slice * angularWidth
    k_win = big_k[height - r_pixels:2*height - r_pixels,width - a_pixels:2 * width - a_pixels]
    result = np.sum(img * k_win)

img 是 640x480 的 uint8 数组，big_k 是 complex64 1280x960。

此代码相当于 1024 次 640x480 矩阵乘法并转换为 Complex64。

这段代码在我的 MacBook 上运行大约需要 2 秒；我希望尝试获得 100 倍的加速。我能做什么？

Answer 1

你所做的看起来有点像卷积，所以我建议尝试使用卷积运算来实现它。可以使用基于 FFT 的方法非常高效地计算卷积，并在 SciPy 中以 scipy.signal.fftconvolve 的形式实现。