随机像素打乱，NumPy技巧全解析

对于一个文章开发者来说，牢固扎实的基础是十分重要的，golang学习网就来带大家一点点的掌握基础知识点。今天本篇文章带大家了解《随机化图像像素的 NumPy 技巧》，主要介绍了，希望对大家的知识积累有所帮助，快点收藏起来吧，否则需要时就找不到了！

本文介绍了如何使用 NumPy 快速随机化图像的像素。通过对比 np.random.shuffle 和 np.random.permutation 的性能，展示了使用后者可以显著提升图像像素随机化的速度。同时，还探讨了使用 NumPy 的 Generator 进行排列的可能性，并提供了示例代码和性能比较，帮助读者选择最适合自己需求的方案。

在图像处理中，有时需要对图像的像素进行随机排列。NumPy 提供了多种方法来实现这一目标，但不同的方法在性能上可能存在差异。本文将介绍几种常用的方法，并分析它们的性能特点，帮助你选择最适合自己需求的方案。

方法一：使用 np.random.shuffle

np.random.shuffle 函数可以直接对 NumPy 数组进行原地随机排序。以下是一个示例：

import numpy as np
import time

def randomize_image(img):
    # 将图像从 (m,n,3) 转换为 (N,3)
    rndImg = np.reshape(img, (img.shape[0]*img.shape[1], img.shape[2]))

    start_time = time.perf_counter()
    np.random.shuffle(rndImg)
    end_time = time.perf_counter()
    print('Time random shuffle: ', end_time - start_time)     

    rndImg = np.reshape(rndImg, img.shape)
    return rndImg

该方法简单易懂，但对于大型图像，其性能可能成为瓶颈。

方法二：使用 np.random.permutation

np.random.permutation 函数生成一个随机排列的索引数组，然后可以使用该数组来重新排列图像的像素。这种方法通常比 np.random.shuffle 更快。

import numpy as np

def randomize_image2(img):
    # 将图像从 (m,n,3) 转换为 (N,3)
    rndImg = np.reshape(img, (-1, img.shape[2]))
    i = np.random.permutation(len(rndImg))
    rndImg = rndImg[i, :]
    rndImg = np.reshape(rndImg, img.shape)
    return rndImg

在这个例子中，-1 用于 np.reshape，表示 NumPy 会自动计算该维度的大小，使得总元素数量保持不变。

性能比较

为了比较两种方法的性能，可以使用 timeit 模块进行测试。

m, n = 1000, 1000
img = np.arange(m*n*3).reshape(m, n, 3)

# 假设 randomize_image 和 randomize_image2 已经定义

# %timeit randomize_image(img)  # 在 Jupyter Notebook 或 IPython 中使用
# %timeit randomize_image2(img)  # 在 Jupyter Notebook 或 IPython 中使用

# 为了在标准 Python 环境中运行，可以使用 timeit 模块
import timeit

time_shuffle = timeit.timeit(lambda: randomize_image(img), number=10)
print(f"Time for shuffle: {time_shuffle/10:.4f} seconds")

time_permutation = timeit.timeit(lambda: randomize_image2(img), number=10)
print(f"Time for permutation: {time_permutation/10:.4f} seconds")

测试结果表明，使用 np.random.permutation 的方法通常比使用 np.random.shuffle 的方法快得多。

方法三：使用 NumPy Generator

NumPy 的 Generator 提供了更高级的随机数生成功能。在某些情况下，使用 Generator 进行排列可能比 np.random.permutation 更快。

import numpy as np

# 在函数外部创建 Generator 对象
rng = np.random.default_rng()

def randomize_image3(img):
    # 将图像从 (m,n,3) 转换为 (N,3)
    rndImg = np.reshape(img, (-1, img.shape[2]))
    i = rng.permutation(len(rndImg))
    rndImg = rndImg[i, :]
    rndImg = np.reshape(rndImg, img.shape)
    return rndImg

注意: 将 rng = np.random.default_rng() 放在函数外部，避免每次调用函数时都重新创建 Generator 对象，这会显著提高性能。

总结

本文介绍了三种使用 NumPy 随机化图像像素的方法，并比较了它们的性能。在大多数情况下，使用 np.random.permutation 比 np.random.shuffle 更快。对于大型图像，可以考虑使用 NumPy 的 Generator。在选择方法时，应根据图像的大小和性能需求进行权衡。

今天关于《随机像素打乱，NumPy技巧全解析》的内容就介绍到这里了，是不是学起来一目了然！想要了解更多关于的内容请关注golang学习网公众号！