Generator转NumPy优化图像像素随机化
小伙伴们有没有觉得学习文章很有意思?有意思就对了!今天就给大家带来《将Generator转NumPy数组优化图像像素随机化》,以下内容将会涉及到,若是在学习中对其中部分知识点有疑问,或许看了本文就能帮到你!
图像处理中,随机化像素顺序是一种常见的操作。原始代码中使用np.random.shuffle函数来实现,但效率较低。为了提升性能,开发者尝试使用生成器(generator)配合np.random.permutation,但遇到了类型转换的问题。本文将深入探讨如何利用np.random.permutation更高效地随机化图像像素,并解决将生成器转换为NumPy数组的难题。
使用 np.random.permutation 优化像素随机化
直接使用np.random.shuffle对大型数组进行原地洗牌效率较低。一个更高效的方法是生成一个随机排列的索引数组,然后使用该索引数组重新排列原始数组。
以下是改进后的代码示例:
import numpy as np import time def randomize_image(img): # convert image from (m,n,3) to (N,3) rndImg = np.reshape(img, (-1, img.shape[2])) np.random.shuffle(rndImg) rndImg = np.reshape(rndImg, img.shape) return rndImg def randomize_image2(img): # convert image from (m,n,3) to (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 # 示例用法 m, n = 1000, 1000 img = np.arange(m*n*3).reshape(m, n, 3) start_time = time.perf_counter() img1 = randomize_image(img) end_time = time.perf_counter() print('Time random shuffle: ', end_time - start_time) start_time = time.perf_counter() img2 = randomize_image2(img) end_time = time.perf_counter() print('Time random permutation: ', end_time - start_time)
在这个例子中,randomize_image2 函数使用了 np.random.permutation 生成一个随机索引数组 i。然后,它使用这个索引数组来重新排列 rndImg 数组的行,从而实现像素的随机化。
使用 NumPy Generator 进一步优化
从 NumPy 1.17 版本开始,NumPy 引入了新的随机数生成器 (Generator) API,它提供了更好的性能和更多的控制选项。可以利用它来进一步优化像素随机化。
import numpy as np # 在函数外部初始化 Generator rng = np.random.default_rng() def randomize_image3(img): # convert image from (m,n,3) to (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
在这个例子中,rng.permutation 代替了 np.random.permutation。 注意: rng = np.random.default_rng() 应该在函数外部初始化,避免每次调用函数时都重新初始化,从而提高效率。
关于生成器 (Generator) 的说明
原始代码中尝试使用 yield 创建生成器,但这并不是解决问题的正确方向。生成器主要用于迭代产生值,而此处的目标是直接获得随机化后的NumPy数组。因此,不需要将函数改为生成器。
总结与注意事项
- 使用 np.random.permutation 生成索引数组比直接使用 np.random.shuffle 更高效。
- 利用 NumPy 的 Generator 对象可以进一步提升性能,特别是对于大型图像。
- 避免不必要地使用生成器,因为它们并不适合直接生成NumPy数组的场景。
- -1 在 np.reshape 中表示 "根据其他维度自动计算大小",使代码更简洁。
通过以上方法,可以显著提升图像像素随机化的效率,并更好地理解NumPy中随机数生成的相关工具。根据图像大小和具体应用场景,选择最合适的优化策略。
以上就是本文的全部内容了,是否有顺利帮助你解决问题?若是能给你带来学习上的帮助,请大家多多支持golang学习网!更多关于文章的相关知识,也可关注golang学习网公众号。

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