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python - 优化 numpy 数组中的元素修改操作

问题描述

所以我的代码做了一种非常基本的图像处理形式，并将字符串存储到图像中。

它主要通过将 image 转换为 numpy 数组（x*y*3）然后首先使每个数字元素为奇数来实现这一点。

因此数组现在是这样的： [ [ [odd_clr_val,odd_clr_val,odd_clr_vlue] ... ] .... ]

现在我要做的是将要存储的文本转换为二进制数据，并根据需要将数组修改为具有奇校验的元素，以表示零甚至表示 1。

现在我只是用一个简单的程序把它读回来。

代码如下所示：

from PIL import Image
import numpy as np
import time
#if the value of pixel is:
#Odd = 0 , even = 1
#We make every element odd

img = Image.open('Desktop/test.jpg')

arr = np.array(img)
x,y,z  = np.shape(arr)
count = 0
initial = time.time()

#This nested loop makes every element odd but is very slow and in need to be optimized
for i in range(x):
    for j in range(y):
        count += 1
        k = arr[i][j]
        arr[i][j][0] =  k[0] + int(not(k[0]%2)) # adds 1 if k[i] is odd else 0
        arr[i][j][1] =  k[1] + int(not(k[1]%2))
        arr[i][j][2] =  k[2] + int(not(k[2]%2))

print("Time delta: %f"%(time.time() - initial ))
print("The amount of data you can store in this image is: %d kiBs"%((count*3)/1024))
#every element of this image is odd now

z = input("Enter the string:")

long_array = []
for i in z:
    long_array += list(map(int,list(format(ord(i), '#010b')[2:])))


#everything is in binary now

counter = 0
try:
    for i in range(x):
        for j in range(y):
            k = arr[i][j]

            arr[i][j][0] = k[0] if not(long_array[counter]) else k[0]+1
            counter += 1

            arr[i][j][1] = k[1] if not(long_array[counter]) else k[1]+1
            counter += 1

            arr[i][j][2] = k[2] if not(long_array[counter]) else k[2]+1
            counter += 1
except IndexError:
    print("Done")
except:
    print("An unidentified error occured!")

image = Image.fromarray(arr)

image.show()

image.save("secret.png")

我的问题是我无法优化代码的上部循环，因为它需要大约 16 秒才能完成（使用 800x600x3 图片矩阵）。再加上我的代码的下部循环与上部循环相比非常快。

那么有没有办法使用一些 numpy 魔法来优化我的上循环？

标签： pythonpython-3.xnumpy

解决方案

您可以使用按位算术。使所有像素为奇数可以在一行中完成：

arr |= 1

嵌入你的位串：

arr.ravel()[:len(long_array)] += np.array(long_array, arr.dtype)

顺便说一句，添加一个会因为溢出而产生明显的像素变化。例如鲜红色 (255, 1, 1) 将变为黑色 (0, 2, 2)。您可以通过减去一个来避免这种情况。

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