为视频创建时间中值滤波器的更快方法

Question

我正在尝试为视频创建中值过滤器。目标是每 5 帧创建一个图像，其像素值对应于 5 帧像素的中值。

我可以使用几个 for 循环来做到这一点，但我想要一种更快/更简单的方法来完成相同的结果。有什么帮助吗？

更新：

我尝试通过定义要应用中位数的轴来使用 np.median 函数。当我用较小的数组对其进行测试时，它工作得很好，但是当我转换到图像时它就不起作用了。

w = 5  # window
n = int(len(data)/w)  # new number of frames
fdata = np.zeros([n, len(data[0]), len(data[0][0])])

for i in range(0, n):
   it_data = data[ i*5 : 5*i+5 ]
   fdata[i] = np.median(it_data, axis=0)

我收到的错误在最后一行：

>>> ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

Answer 1

这里有 :)、a、b 和 c 是帧（比如说灰度），您必须将它们堆叠起来，就像它们是 RGB 组件一样（尝试与 5 相同，它会起作用）然后将中值应用于外轴（参见question 和this other）。

import numpy as np
import random

a = np.array(
    [[ random.randint(0,10) for i in range(3) ],
     [ random.randint(0,10) for i in range(3) ]])

b = np.array(
    [[ random.randint(0,10) for i in range(3) ],
     [ random.randint(0,10) for i in range(3) ]])

c = np.array(
    [[ random.randint(0,10) for i in range(3) ],
     [ random.randint(0,10) for i in range(3) ]])

print(a)
print(b)
print(c)
print('\n')

# batch = a[..., np.newaxis]
batch = np.stack((a,b,c))

print(batch.shape)
print(batch)

print('\n')

batch = np.median(batch, axis=0)

print(batch.shape)
print(batch)

print('\n...Test...')

print(
    np.median(
        (a[0,0],b[0,0],c[0,0])
    )
)

也检查一下

• numpy.median
• numpy.newaxis ---> 这个我还真不知道怎么在新维度添加更多的数组
• 你也可以试试this cv2 solution，我暂时没有视频可以测试