python – 计算2D数组中的面积平均值

概述简而言之：我需要一个快速(预编译)函数,如来自OpenCV的filter2d,具有双类型输出.不是整数. 详情： 我有numpy数组存储OpenCV的单色图像. 我需要为某个方形(例如)内核计算矩阵的平均值,如下所示： kernel size = (3,3) 输入数组： [[13 10 10 10] [12 10 10 8] [ 9 9 9 9] [ 9 10 10 9]] 输出数 简而言之：我需要一个快速(预编译)函数,如来自OpenCV的filter2d,具有双类型输出.不是整数.

详情：
我有numpy数组存储OpenCV的单色图像.

我需要为某个方形(例如)内核计算矩阵的平均值,如下所示：

kernel size = (3,3)

输入数组：

[[13 10 10 10] [12 10 10  8] [ 9  9  9  9] [ 9 10 10  9]]

输出数组：

[[ 10.22222222   9.44444444] [  9.77777778   9.33333333]]

例如：10.22222 =(13 10 10 12 10 10 9 9 9)/ 9

我写这个函数：

def smooth_filt(src,area_x,area_y):    y,x = src.shape    x_lim = int(area_x/2)    y_lim = int(area_y/2)    result = np.zeros((y-2*y_lim,x-2*x_lim),dtype=np.float64)    for x_i in range(x_lim,x-x_lim):        for y_i in range(y_lim,y-y_lim):            result[y_i-y_lim,x_i-x_lim] = np.mean(src[y_i-y_lim:y_i+area_y-y_lim,x_i-x_lim:x_i+area_x-x_lim])    return result

但这还不够快.

请告诉我是否有更快的方法来计算它.

回答：
我检查所有方法.你可以看到代码：http://pastebin.com/y5dEVbzX

并且决定模糊是最强大的方法,它几乎与内核大小无关.

使用不同方法进行一次图像处理的图表.测试集是298张图片.

解决方法 如果您对OpenCV解决方案感兴趣：您需要的功能是 cv2.blur.
对于大多数情况,它必须比卷积更快,因为它对标准化内核进行了单独的优化(系数之和等于1).

blurred = cv2.blur(img,(3,3))

请参阅有关平滑here的精彩教程.

总结

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