【发布时间】：2013-05-25 08:46:16
【问题描述】：
我试图从一个大矩阵中获取 3 x 3 个掩码到向量中。目前，这是我的代码：
A=rand(3264,2448)
[rows cols]=size(A);
T=zeros(9,prod(size(A)-2));
for i=1:rows-2
for j=1:cols-2
T(:,(i-1)*cols+j)=reshape(A(i:i+2,j:j+2),[9 1]);
end
end
目前，这需要相当长的时间。我可以以任何方式加快它吗？我在考虑 meshgrid 和 arrayfun，但不太了解它们。
谢谢！
【问题讨论】：
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我猜
A在实际情况下不是随机值？从大矩阵中提取掩码（内核）的顺序是否重要？目前，您似乎要先遍历列，然后再增加行。一个简单的加速方法是不调用reshape，而是这样做：Ai = A(i:i+2,j:j+2); T(:,(i-1)*cols+j)=Ai(:);。这在我的机器上大约快 50%。 -
试试
im2col... -
@natan 当然......这是Matlab，其中有一个用于everything的frickin函数！谢谢！
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@natan 大约需要一秒钟，而我更快的代码需要 140 秒。不错。
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+1 表示
im2col。顺便说一句，我相信你的for循环中有一个错误，它会稍微减慢它们的速度。你正在重新分配内存。T的输出尺寸与您通过zeros指定的尺寸不同。T需要以不同方式分配，或者您需要T(:,(i-1)*(cols-2)+j)=...。不断增长数组是减慢速度的可靠方法。
标签： matlab vectorization nested-loops