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我们刚刚从海康威视导出了 YUV2RGB 算法。然而，对于我们的 720H​​ x 1280W 屏幕分辨率 python 转换，对于 1 个 RGB 帧的 720x1280=921,600 轮计算需要太长时间（15 秒）。任何人都知道如何优化以下 2 个大型嵌套循环？YUV2RGB算法是：

def YUV2RGB (Y1, U1, V1, dwHeight, dwWidth): # 函数调用

RGB1 = np.zeros(dwHeight * dwWidth * 3, dtype=np.uint8)  # create 1 dimensional empty np array with 720x1280x3

for i in range (0, dwHeight):    #0-720
    for j in range (0, dwWidth): #0-1280 

        # print "cv"

        Y = Y1[i * dwWidth + j]; 
        U = U1[(i / 2) * (dwWidth / 2) + (j / 2)]; 
        V = V1[(i / 2) * (dwWidth / 2) + (j / 2)];

        R = Y + (U - 128) + (((U - 128) * 103) >> 8); 
        G = Y - (((V - 128) * 88) >> 8) - (((U - 128) * 183) >> 8); 
        B = Y + (V - 128) + (((V - 128) * 198) >> 8);

        R = max(0, min(255, R)); 
        G = max(0, min(255, G)); 
        B = max(0, min(255, B));

        RGB1[3 * (i * dwWidth + j)] = B; 
        RGB1[3 * (i * dwWidth + j) + 1] = G; 
        RGB1[3 * (i * dwWidth + j) + 2] = R; 

RGB = np.reshape(RGB1, (dwHeight, dwWidth, 3))

print ("rgb.shape:")
print RGB.shape

return RGB

“对于范围内的 i (0, dwHeight): #0-720 对于范围内 (0, dwWidth) 内的 j: #0-1280”

太大。任何优化这个的方法。谢谢。

马修

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