使用带有 openCV 和 NumPy 的查找表答案

【问题标题】：Using a lookup table with openCV and NumPy使用带有 openCV 和 NumPy 的查找表
【发布时间】：2015-04-09 17:05:23
【问题描述】：

我正在尝试使用 NumPy 和 CV2，方法是对像素数组进行像素数学运算，然后使用查找表并将该像素替换为查找表的值。

这个可以，但是太慢了，

image = cv2.imread('C:\\Users\\Event38\\Desktop\\IMG_2231.JPG')
height, width, depth = image.shape
image = image.astype('float')

B = image[:, :, 0]
G = image[:, :, 1]
R = image[:, :, 2]

num = ((R+G)-(2*B))
den = ((R+G)+(2*B))
NDVI = ((num/den)*127.5) + 127.5

print NDVI[0,0] # print array NDVI spot 0,0 value
print r[NDVI[0,0]][0] # looks up NDVI's spot 0,0 in LUT

for i in range(0, height):  
    for j in range (0, width):
        image.itemset((i,j,0),r[NDVI[i,j]][3])
        image.itemset((i,j,1),r[NDVI[i,j]][2])
        image.itemset((i,j,2),r[NDVI[i,j]][1])
#image = np.where(den == 0,1, NDVI).clip(0.0, 255.0)

任何关于如何使代码的 for 循环部分更快地工作的建议都会很棒，我知道有一些方法可以消除它。谢谢！

【问题讨论】：

这完全取决于r 是什么。

标签： python opencv numpy pixel

【解决方案1】：

您可以尝试使用 OpenCV 的查找表一次性应用 LUT。这是documentation

C++

void LUT(InputArray src, InputArray lut, OutputArray dst, int interpolation=0 )

Python

cv2.LUT(src, lut[, dst[, interpolation]]) → dst

【讨论】：