你要做的是半色调你的 形象。 其他人提出的方法效果很好，但它们重复了很多次一次又一次的昂贵计算。因为在“uint16”中 大多数65536个不同的值，使用查找表（LUT）可以简化很多事情。既然LUT很小，你就不用担心那么多 关于就地操作，或者不创建布尔数组。以下代码重用Bi-Rico的函数来创建LUT：
import numpy as np
import timeit
rows, cols = 768, 1024
image = np.random.randint(100, 14000,
size=(1, rows, cols)).astype(np.uint16)
display_min = 1000
display_max = 10000
def display(image, display_min, display_max): # copied from Bi Rico
# Here I set copy=True in order to ensure the original image is not
# modified. If you don't mind modifying the original image, you can
# set copy=False or skip this step.
image = np.array(image, copy=True)
image.clip(display_min, display_max, out=image)
image -= display_min
np.floor_divide(image, (display_max - display_min + 1) / 256,
out=image, casting='unsafe')
return image.astype(np.uint8)
def lut_display(image, display_min, display_max) :
lut = np.arange(2**16, dtype='uint16')
lut = display(lut, display_min, display_max)
return np.take(lut, image)
>>> np.all(display(image, display_min, display_max) ==
lut_display(image, display_min, display_max))
True
>>> timeit.timeit('display(image, display_min, display_max)',
'from __main__ import display, image, display_min, display_max',
number=10)
0.304813282062
>>> timeit.timeit('lut_display(image, display_min, display_max)',
'from __main__ import lut_display, image, display_min, display_max',
number=10)
0.0591987428298
So there is a x5 speed-up, which is not a bad thing, I guess…
602392714
清零编程群