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首先,我对Python和它的库相对陌生。如何用numpy快速迭代并修改像素数组?
以下代码的目的是将HDR图像转换为RGBM,详见WebGL Insights Chapter 16。
import argparse
import numpy
import imageio
import math
# Parse arguments
parser = argparse.ArgumentParser(description = 'Convert a HDR image to a 32bit RGBM image.')
parser.add_argument('file', metavar = 'FILE', type = str, help ='Image file to convert')
args = parser.parse_args()
# Load image
image = imageio.imread(args.file)
height = image.shape[0]
width = image.shape[1]
output = numpy.zeros((height, width, 4))
# Convert image
for i in numpy.ndindex(image.shape[:2]):
rgb = image[i]
rgba = numpy.zeros(4)
rgba[0:3] = (1.0/7.0) * numpy.sqrt(rgb)
rgba[3] = max(max(rgba[0], rgba[1]), rgba[2])
rgba[3] = numpy.clip(rgba[3], 1.0/255.0, 1.0)
rgba[3] = math.ceil(rgba[3] * 255.0)/255.0
output[i] = rgba
# Save image to png
imageio.imsave(args.file.split('.')[0] + '_rgbm.png', output)
该代码工作并产生正确的结果,但它做得非常慢。这当然是通过在python中单独遍历每个像素引起的,对于较大的图像可能需要很长时间(对于大小为3200x1600的图像,大约需要4:30分钟)。
我的问题是:有没有更有效的方法来实现我所追求的?我简单地研究了矢量化和numpy广播,但还没有找到一种方法将这些应用到我的问题。
编辑:
感谢MATEEN Ulhaq,我找到了解决办法:
# Convert image
rgb = (1.0/7.0) * numpy.sqrt(image)
alpha = numpy.amax(rgb, axis=2)
alpha = numpy.clip(alpha, 1.0/255.0, 1.0)
alpha = numpy.ceil(alpha * 255.0)/255.0
alpha = numpy.reshape(alpha, (height, width, 1))
output = numpy.concatenate((rgb, alpha), axis=2)
这就完成了只有几秒钟。
这会产生错误“ValueError:连接时所有输入数组必须具有相同的维度数”。 **编辑:**修复它(见OP)。 – tomfulghum