使用Numpy的亲和矩阵计算

Question

我正在尝试为图像创建亲和矩阵。我现在试图使用简单的像素值差异，我的图像是84x84，展平它是一个大小为7056的矢量，它给出了大小为7056x7056的相关矩阵A.为了填补在亲和度矩阵的值，我开始带有明显的方法：

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

Img = plt.imread("twoObj.bmp") 
Img2 = Img.flatten() 
(n,) = Img2.shape 
print n 
A = np.zeros((n,n)) 
for i in range(n): 
    for j in range(n): 
     A[i,j] = np.abs(Img2[i] - Img2[j]) 

但时间太长执行。 Numpy中是否有内置的方法，或者可用库来更快地运行？

Answer 1

它可能看起来有点神秘，但

A = np.subtract.outer(Img2, Img2) 
A = np.abs(A) 

应该做你想要什么。

我下班后会多发一点解释（提醒我，如果我不这样做！）。