python - 阈值图像数组和渲染的有效方法 - Python/NumPy/OpenCV

Question

我有一台相机正在将图像数据发送到我的计算机。从那里我的 python 脚本将 8 位颜色信息(黑色和白色；范围从 0 - 黑色 - 到 255 - 白色)放入 numpy 数组中。该数组是二维的，第一维最多 384，第二维最多 288 使用 openCV 窗口显示此效果非常好，并且实时视频超过 24fps。

我现在的目标是操纵图像，以便实时视频将任何低于 200 的颜色值显示为 0(全黑)，将任何高于 200 的颜色值显示为 255(全白)。然而，我的代码现在只给我大约 3fps。

我的代码正在执行以下操作:

• 将来自相机的图像保存在 numpy 数组中
• 打开第一个 for 循环以迭代 x 值
• 在第一个 for 循环中使用 y 值迭代第二个 for 循环
• 检查每个像素的每个颜色值，并检查它是否高于 200
• 根据 if 子句将颜色值设置为 0 或 255
• 显示新图像

这是代码中的决定性部分:

processedImage = frame
i = 0
for i in range(0, displayedWidth):
    ii = 0
    for ii in range(0, displayedHeight):
        if frame[ii, i] > 200:
            processedImage[ii, i] = 255
        else: 
            processedImage[ii, i] = 0
cv2.imshow("LiveVideo", processedImage)

我读到here for 循环比 while 循环更快，但它并没有显着提高代码的速度，这就是为什么我假设重写 processedImage 时间太长。

有没有办法让整个过程更快？

感谢您的回答!

Answer 1

试试这个:

frame[frame > 200] = 255
frame[frame <= 200] = 0
cv2.imshow("LiveVideo", frame)