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。

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