如何使用跨步实现高效的移动平均滤波器？

使用跨步实现高效移动平均滤波器

在之前的讨论中，探讨了使用跨步实现计算高效的移动平均滤波器的好处。在这里，我们进一步深入研究这个主题并提供详细的实现。

使用步幅进行高效移动平均过滤

要使用步幅有效计算移动平均过滤器，您可以利用 numpy.lib.stride_tricks 中的 as_strided() 函数。此函数允许您创建模仿指定维度的移动窗口的数组视图。

考虑以下代码：

<code class="python">filtsize = 3
a = numpy.arange(100).reshape((10,10))
b = numpy.lib.stride_tricks.as_strided(a, shape=(a.size,filtsize), strides=(a.itemsize, a.itemsize))</code>

这里，as_strided() 函数创建一个视图将数组视为一系列重叠窗口，每个窗口的形状为 (100 - filtsize 1, filtsize)。

滚动窗口

移动窗口，您可以使用 numpy.roll() 函数：

<code class="python">for i in range(0, filtsize-1):
    if i > 0:
        b += numpy.roll(b, -(pow(filtsize,2)+1)*i, 0)</code>

这会迭代地将窗口移动 filtsize 列，有效模拟窗口在原始数组上的移动。

计算平均值

要计算平均值，您可以简单地将每行中的值相加，然后除以过滤器中的元素数量：

<code class="python">filtered = (numpy.sum(b, 1) / pow(filtsize,2)).reshape((a.shape[0],a.shape[1]))</code>

这给你数组中每个像素的移动平均值。

多维移动平均值

可以使用提供的rolling_window()函数扩展上述方法来处理多维移动平均值by numpy:

<code class="python">def rolling_window(a, window):
    shape = a.shape[:-1] + (a.shape[-1] - window + 1, window)
    strides = a.strides + (a.strides[-1],)
    return np.lib.stride_tricks.as_strided(a, shape=shape, strides=strides)</code>

此函数允许您沿数组的任意轴创建移动窗口视图。

内存优化

很重要需要注意的是，虽然跨步技巧可能很有效，但在处理多维数组时它们也会导致内存开销。 scipy.ndimage.uniform_filter() 函数提供了一种替代方法，可以有效地处理多维移动平均值，并且不会产生与跨步技巧相关的内存开销。

以上是如何使用跨步实现高效的移动平均滤波器？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！