Python性能还是PIL的不良使用？

我正在用Python实现基本的全局阈值。算法的一部分涉及根据其强度将像素分组到两个容器中;Python性能还是PIL的不良使用？

group_1 = [] 
group_2 = [] 
for intensity in list(image.getdata()): 
    if intensity > threshold: 
     group_1.append[] 
    else: 
     group_2.append[]

对于超过0.5百万像素的图像，此方法通常使用约5秒或更长时间。在每种可能的方法中，我需要检查每个像素，所以我想知道是否有更快的方法来执行此操作（使用PIL，其他数据结构或算法中的其他方法？），还是仅仅是Python性能问题？

来源

2013-04-26 Skogen

你为什么要从数据列表中？这是一个可迭代的，所以只是迭代它。 – 2013-04-26 23:51:26

你是对的，我没有把它作为一个列表，但它没有执行任何更快的数据迭代，而不是数据列表。 – Skogen 2013-04-26 23:55:19

不要迭代每个像素。在PIL中可能有更好的方法，但是你可以对数据进行排序（C速度）并将其分割为阈值。 – 2013-04-26 23:56:38

如果您打算使用大量的数字信息，您应该将图像数据读入numpy并在那里操作数组。这些例程比任何你可以用纯Python写的东西都快（更简单）。

看到这个问题，让你开始阅读和PIL写numpy的：

PIL and numpy

例如，如果图像是灰度，点的阵列将简单地从0-255一些。到“门槛”，你可以简单地做这样的事情：

group1 = A[A> threshold] 
group2 = A[A<=threshold]

来源

2013-04-27 00:27:19 Hooked

Python性能还是PIL的不良使用？

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