问题描述
我正在处理一个展平图像 (1920x1080x4)，其中我需要重塑（例如 arr.reshape((1920,1080,4))）、移除最后一个通道（例如 arr[:,:,:3]）、从 BGR 转换为 RGB（例如 { {1}}) 并最终再次变平（例如 arr[:,::-1]）。问题在于 ravel/flatten/reshape(-1) 操作，这会增加大约 20 毫秒的计算时间。
为了便于调试，我假设传入的数组是一个扁平化的 1920x1080x3 图像，这意味着我只需要担心 BGR 到 RGB 的转换和扁平化。但是，在测试 reshape+ravel、reshape+BGR2RGB 和最后 reshape+BGR2RGB+ravel 时，结果分别为 1ms、1ms、20ms，这对我来说没有任何意义，因为它只是一些值在内存中改变了位置. ravel 是否有任何理由创建数组的副本？我怎样才能减少这个时间？
注意：我也测试了 arr.ravel() 文档的注释上写的 inplace reshape 方法，但是，如指定的那样，出现错误，意味着需要复制数组之前为了重塑。
Bellow 是我用来测试的代码：
numpy.reshape在我的机器上输出
import numpy as np
from time import time
arr_original = np.ones((1920*1080*3),dtype=np.uint8)
arr = arr_original.copy()
s = time()
arr = arr.reshape(1920,3)
arr = arr.ravel()
print(f"Reshape + ravel: {round(1000*(time()-s),2)}ms")
arr = arr_original.copy()
s = time()
arr = arr.reshape(1920,3)
arr = arr[:,::-1]
print(f"Reshape + BGR2RGB: {round(1000*(time()-s),::-1]
arr = arr.ravel()
print(f"Reshape + BGR2RGB + ravel: {round(1000*(time()-s),2)}ms")
解决方法
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