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这只会模糊轮廓，但速度很慢。有更快的方法吗？

#img is the image
#cnt is a contour
#blur is a blurred copy of the image

temp = np.zeros(img.shape,np.uint8)
cv2.drawContours(temp,[cnt],0,255,-1)
pp = np.transpose(np.nonzero(temp))   #all pixelpoints in contour

for k in range(0, len(pp)):
  img[ pp[k,0],pp[k,1] ] = blur[ pp[k,0],pp[k,1] ]

添加细节：我想加快的一般操作类型是：对于某些输入图像，模糊（或以其他方式过滤）图像的副本，在模糊副本中找到轮廓，将轮廓内的所有像素复制到原始图像。

我读过 Python 中的 for 循环相对较慢。numpy.where看起来像这个工具。帮我看看语法。这不起作用：

img = np.where([temp != 0], 模糊, img)

编辑：这有效，速度是第一个代码块的两倍。

#img is the image
#cnt is a contour
#blur is a blurred copy of the image
temp = np.zeros(img.shape,np.uint8)
cv2.drawContours(temp,[cnt],0,255,-1)
x = np.where(temp == 0)
img[x] = blur[x]

有什么方法可以加快操作速度吗？

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