将计算值元素添加到多维numpy数组的快速方法

Question

我有一个numpy数组'image'，它是一个二维数组，其中每个元素都有两个组件。我想将其转换为另一个二维数组，其中每个元素都有三个组件。前两个和第三个来自前两个计算的，就像这样：

for x in range(0, width): 
    for y in range(0, height): 
     horizontal, vertical = image[y, x] 

     annotated_image[y, x] = (horizontal, vertical, int(abs(horizontal) > 1.0 or abs(vertical) > 1.0)) 

这个循环按预期工作，但相对于其他numpy的功能是很慢的。对于中等尺寸的图像，这需要30秒的时间。

有没有不同的方法来做同样的计算，但更快？原始图像数组不必保留。

Answer 1

你可以只分离图像的部件，并与多张图片，而不是工作：

image_component1 = image[:, :, 0] 
image_component2 = image[:, :, 1] 

result = (np.abs(image_component1) > 1.) | (np.abs(image_component2) > 1.) 

如果由于某种原因，需要你指定你还可构造另一个三维图像的布局：

result = np.empty([image.shape[0], image.shape[1], 3], dtype=image.dtype) 

result[:, :, 0] = image[:, :, 0] 
result[:, :, 1] = image[:, :, 1] 
result[:, :, 2] = (np.abs(image[:, :, 0]) > 1.) | (np.abs(image[:, :, 1]) > 1.)