为我的代码向量化ndimage函数

Question

我希望能够对以下代码进行矢量化：

def sobHypot(rec):
    a, b, c = rec.shape
    hype = np.ones((a,b,c))

    for i in xrange(c):
        x=ndimage.sobel(abs(rec[...,i])**2,axis=0, mode='constant')
        y=ndimage.sobel(abs(rec[...,i])**2,axis=1, mode='constant')
        hype[...,i] = np.hypot(x,y)
        hype[...,i] = hype[...,i].mean()

    index = hype.argmax()
    return index

其中rec，shape返回(1024,1024,20)

Answer 1

以下是如何使用sobel过滤器避免for循环的方法：

import numpy as np
from scipy.ndimage import sobel

def sobHypot_vec(rec):
    r = np.abs(rec)
    x = sobel(r, 0, mode='constant')
    y = sobel(r, 1, mode='constant')
    h = np.hypot(x, y)
    h = np.apply_over_axes(np.mean, h, [0,1])
    return h.argmax()

我不确定sobel过滤器在您的应用程序中是否特别必要，如果没有特定的20层“图像”，这很难测试，但您可以尝试使用np.gradient，而不是运行sobel两次。优点是gradient在三维空间中运行。您可以忽略第三个中的组件，只采用前两个组件的假设。这看起来很浪费，但实际上在我的测试中仍然更快。

对于各种随机生成的图像，r = np.random.rand(1024,1024,20) + np.random.rand(1024,1024,20)*1j，这给出了与您的代码相同的答案，但请对其进行测试以确保无误，并且可能需要修改np.gradient的dx, dy参数

def grad_max(rec):
    g = np.gradient(np.abs(rec))[:2]  # ignore derivative in third dimension
    h = np.hypot(*g)
    h = np.apply_over_axes(np.mean, h, [0,1]) # mean along first and second dimension 
    return h.argmax()

使用以下代码进行计时：

def sobHypot_clean(rec):
    rs = rec.shape
    hype = np.ones(rs)
    r = np.abs(rec)
    for i in xrange(rs[-1]):
        ri = r[...,i]
        x = sobel(ri, 0, mode='constant')
        y = sobel(ri, 1, mode='constant')
        hype[...,i] = np.hypot(x,y).mean()
    return hype.argmax()

计时：

In [1]: r = np.random.rand(1024,1024,20) + np.random.rand(1024,1024,20)*1j

# Original Post
In [2]: timeit sobHypot(r)
1 loops, best of 3: 9.85 s per loop

#cleaned up a bit:
In [3]: timeit sobHypot_clean(r)
1 loops, best of 3: 7.64 s per loop

# vectorized:
In [4]: timeit sobHypot_vec(r)
1 loops, best of 3: 5.98 s per loop

# using np.gradient:
In [5]: timeit grad_max(r)
1 loops, best of 3: 4.12 s per loop

请在您自己的图像上测试这些函数中的任何一个，以确保它们提供所需的输出，因为不同类型的数组可能会与我所做的简单随机测试的反应不同。