处理像素坐标来自行列表的图像的像素值

如何解决处理像素坐标来自行列表的图像的像素值

我正在处理图像处理 (python3) 方面的任务，希望能找到算法的改进。我的任务有 2 个主要规格：

• 3 幅灰度图像（大小相同，命名为 A、B、C）
• 直线坐标列表（numpy数组）（（x，y）是一个点的坐标）

[[x1 y1 x2 y2]

...

[x1n y1n x2n y2n]]

处理步骤：

1. 获取一条线的所有像素坐标到列表中(x_i,y_i)
2. 获取坐标 (x_i,y_i) 对应的每 3 张图像 (A,B,C) 的像素值 (p_x,p_y)。将所有值 (p_x,p_y) 相加（分别为 A、B、C），然后我有（scoreA、scoreB、scoreC）
3. 在一些条件下测试（scoreA、scoreB、scoreC），如果不满足则忽略该行。
4. 对其他行重复这些步骤。

目前，我的想法是创建一个名为“line_obj”的类来存储线路信息。

class line_obj:
    def __init__(self,x1,y1,x2,y2):
        self.x1 = x1
        self.y1 = y1
        self.x2 = x2
        self.y2 = y2
        self.scoreA = 0.0
        self.scoreB = 0.0     
        self.scoreC = 0.0   

然后我创建一个 line_obj(s) 列表，其中包含每一行的信息。之后，我使用 for 循环来完成上述所有任务。

for line_obj in line_obj_list:
  #line() method from scikit-image library to retrieve pixel coordinates of a line
    rr,cc = line(line_obj.y1,line_obj.x1,line_obj.y2,line_obj.x2)
    line_obj.scoreA = A[rr,cc].sum()
    line_obj.scoreB = B[rr,cc].sum()
    line_obj.scoreC = C[rr,cc].sum()

对于这个任务，我需要尽可能快地完成，不确定它是否优化过。你能给我一个更好的主意吗？谢谢你。

解决方法

我其实不明白你坐标数据的结构。你说它是一个 numpy 数组，但你写的是一个平面坐标列表。不管它是什么，最好将其转换为 numpy。 如果假设您有以下数据：

import numpy as np
A = np.random.randint(0,255,(1024,1024)) #1024 is just example pic size
B = np.random.randint(0,1024)) #1024 is just example pic size
C = np.random.randint(0,1024)) #1024 is just example pic size

coords = np.random.randint(0,1023,(200,4)) #assuming you have 200*2 coords or whatever size the scikit outputs 
#Here I'm assuming x is the rows and y is columns  
A_pix_values_c1 = A[coords[:,0],coords[:,1]]  #c1 is coords 1
A_pix_values_c2 = A[coords[:,2],3]]  #c2 is coords 2
B_pix_values_c1 = B[coords[:,1]]
B_pix_values_c2 = B[coords[:,3]]
C_pix_values_c1 = C[coords[:,1]]
C_pix_values_c2 = C[coords[:,3]]

现在我在猜测，因为我不太明白你想要做什么。我假设您想对每个图像的两个坐标的 pix 值求和。

scoreA = A_pix_values_c1 + A_pix_values_c2
scoreB = B_pix_values_c1 + B_pix_values_c2
scoreC = C_pix_values_c1 + C_pix_values_c2

最好尽量避免循环。我对 scikit 图像不太熟悉，但是如果您可以一次性将所有行放在一个数组中，最好这样做然后应用上述方法而不是循环遍历。 为了进行测试，您可以使用多种 numpy 数组方式，例如

final_scoreA = scoreA[scoreA_condition]