Bagaimanakah Langkah Lanjutan Boleh Meningkatkan Kecekapan Penapis Purata Pergerakan?

Menggunakan Advanced Striding untuk Penapis Purata Pergerakan yang Lebih Cekap

Pengenalan:

Pengkomputeran bergerak penapis purata pada set data yang besar boleh menjadi mahal dari segi pengiraan. Walaupun pelaksanaan standard menggunakan penapis lilitan boleh menjadi perlahan, teknik langkah lanjutan menawarkan penyelesaian yang lebih cekap.

Teknik Cadangan:

Teknik yang dicadangkan melibatkan penggunaan stride_tricks NumPy.as_strided( ) berfungsi untuk mencipta tatasusunan yang sepadan dengan tetingkap bergerak di atas tatasusunan asal. Dengan melancarkan tatasusunan ini secara menegak dan mendatar, nilai kernel boleh dijumlahkan dengan cekap untuk mengira purata bagi setiap piksel.

Pelaksanaan:

Kod berikut menunjukkan pelaksanaan teknik ini:

<code class="python">import numpy as np

filtsize = 3
a = numpy.arange(100).reshape((10,10))
b = np.lib.stride_tricks.as_strided(a, shape=(a.size,filtsize), strides=(a.itemsize, a.itemsize))
for i in range(0, filtsize-1):
    if i > 0:
        b += numpy.roll(b, -(pow(filtsize,2)+1)*i, 0)
filtered = (numpy.sum(b, 1) / pow(filtsize,2)).reshape((a.shape[0],a.shape[1]))</code>

Kelebihan:

Teknik ini menawarkan beberapa kelebihan berbanding penapis konvolusi tradisional:

• Kecekapan ingatan : Tatasusunan as_strided ialah paparan ke dalam tatasusunan asal, jadi ia tidak memerlukan penyalinan keseluruhan set data ke dalam tatasusunan baharu.
• Kecekapan pengiraan: Operasi guling dan penjumlahan boleh dilakukan dengan cekap menggunakan fungsi dioptimumkan NumPy.
• Saiz dan bentuk kernel boleh disesuaikan: Parameter saiz penapisan membolehkan saiz dan bentuk penapis mudah dilaraskan.

Penghadan:

• Pengendalian tepi: Teknik yang dicadangkan tidak mengendalikan piksel tepi dengan betul. Langkah pasca pemprosesan mungkin diperlukan untuk menangani isu ini.
• Tatasusunan berbilang dimensi: Teknik ini paling sesuai untuk tatasusunan satu dimensi. Untuk tatasusunan berbilang dimensi, penggunaan memori dan kos pengiraan boleh menjadi sangat tinggi.

Pendekatan Alternatif:

• Kompilasi Numba JIT: Just-in- penyusunan masa boleh meningkatkan lagi prestasi teknik ini.
• Modul ndimage SciPy: Untuk tatasusunan berbilang dimensi, fungsi uniform_filter() SciPy menawarkan penyelesaian yang lebih cekap dan komprehensif.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Langkah Lanjutan Boleh Meningkatkan Kecekapan Penapis Purata Pergerakan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!