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我有以下代码片段(用于霍夫圆变换):
for r in range(1, 11):
for t in range(0, 360):
trad = np.deg2rad(t)
b = x - r * np.cos(trad)
a = y - r * np.sin(trad)
b = np.floor(b).astype('int')
a = np.floor(a).astype('int')
A[a, b, r-1] += 1
其中 A
是形状为 (height, width, 10)
的 3D 数组,并且height
和 width
表示给定图像的大小。我的目标是将代码段专门转换为 numpy 代码。
我的尝试是这样的:
arr_r = np.arange(1, 11)
arr_t = np.deg2rad(np.arange(0, 360))
arr_cos_t = np.cos(arr_t)
arr_sin_t = np.sin(arr_t)
arr_rcos = arr_r[..., np.newaxis] * arr_cos_t[np.newaxis, ...]
arr_rsin = arr_r[..., np.newaxis] * arr_sin_t[np.newaxis, ...]
arr_a = (y - arr_rsin).flatten().astype('int')
arr_b = (x - arr_rcos).flatten().astype('int')
其中 x
和 y
是两个标量值。
我在转换增量部分时遇到问题:A[a,b,r] += 1
。我想到了这个:A[a,b,r]
计算对 (a,b,r)
出现的次数,所以一个线索是使用笛卡尔积(但数组太大)。
我可以使用任何提示或技巧吗?
非常感谢!
编辑:填充A
后,我需要(a,b,r)
作为argmax(A)
。元组 (a,b,r)
标识一个圆,它在 A
中的值表示置信度值。所以我想要 A
中具有最高值的那个元组。这是霍夫圆变换的投票算法的一部分:find circle parameter with unknown radius .
最佳答案
方法#1
这是利用 broadcasting
的一种方式获取计数并更新 A
(假设在中间步骤中计算的 a
和 b
值为正值)-
d0,d1,d2 = A.shape
arr_r = np.arange(1, 11)
arr_t = np.deg2rad(np.arange(0, 360))
arr_b = np.floor(x - arr_r[:,None] * np.cos(arr_t)).astype('int')
arr_a = np.floor(y - arr_r[:,None] * np.sin(arr_t)).astype('int')
idx = (arr_a*d1*d2) + (arr_b * d2) + (arr_r-1)[:,None]
A.flat[:idx.max()+1] += np.bincount(idx.ravel())
# OR A.flat += np.bincount(idx.ravel(), minlength=A.size)
方法#2
或者,我们可以避免 bincount
来替换 approach #1
中的最后一步,就像这样 -
idx.ravel().sort()
idx.shape = (-1)
grp_idx = np.flatnonzero(np.concatenate(([True], idx[1:]!=idx[:-1],[True])))
A.flat[idx[grp_idx[:-1]]] += np.diff(grp_idx)
使用 numexpr
进行改进
我们还可以利用 numexpr
module用于更快的正弦、余弦计算,就像这样 -
import numexpr as ne
arr_r2D = arr_r[:,None]
arr_b = ne.evaluate('floor(x - arr_r2D * cos(arr_t))').astype(int)
arr_a = ne.evaluate('floor(y - arr_r2D * sin(arr_t))').astype(int)
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