python - Python：同时对二维数组的每个像素执行操作

Question

我想在二维数组上应用 3x3 或更大的图像过滤器（高斯或中值）。

尽管有几种方法可以做到这一点，例如scipy.ndimage.gaussian_filter或应用循环，但我想知道是否有一种方法可以mxn同时在阵列的每个像素上应用 3x3 或更大的过滤器，因为它可以节省大量绕过循环的时间。可以为此目的使用函数式编程吗？

有一个模块叫scipy.ndimage.filters.convolve，请告诉它是否能够执行同时操作。

Answer 1

您可能想了解 Python 中的并行处理： http ://wiki.python.org/moin/ParallelProcessing 或multiprocessing特别是包：http: //docs.python.org/library/multiprocessing.html

在多处理器上使用 Python Imaging Library (PIL) 进行检查。 将多处理与 PIL 和类似问题一起使用。

您可以创建四个工人，将您的图像分成四个，并将每个象限分配给一个工人。但是，您可能会因为开销而浪费时间。另一方面，如果您有多个图像要处理，那么这种方法可能会起作用（让每个工作人员打开自己的图像）。

Answer 2

即使python确实提供了将操作应用于NxM数组而不循环它的功能，该操作仍然不会在后台同时执行，因为CPU每个周期可以处理的指令量是有限的，因此无法节省时间. 对于您的用例，这甚至可能会适得其反，因为您的数组中的字段可能具有依赖关系，如果您不知道访问它们的顺序，这很可能会一团糟。

Hugues 提供了一些有关 Python 中并行处理的有用链接，但在访问相同的数据结构（例如同时具有多个线程的数组）时要小心。如果您不同步线程，它们可能会同时访问数组的同一部分并将事情搞砸。
请注意，可以有效并行运行的线程数量受到处理器内核数量的限制。