假设我有一个 24 x 24 图像作为 numpy 数组。
我想计算图像中每个像素与所有其他像素(不包括该像素)之间的像素差异。这将为我提供 (24 * 24) * (24 * 24 -1) 值。
如何在循环之外以有效的方式执行此操作？
示例:
图像数组:
[[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]
最佳答案
这是我的方法:
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])
关于python - 有效地计算图像像素差异，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/59217805/