用numpy优化行与矩阵之间的距离计算

Question

我有一个图像处理问题，我试图创建一个被称为histogram of activated patches的东西。你知道吗

我有一个代码本（一个numpy数组，200X36）和一个图像（另一个numpy数组，128X128）。对于每个像素，我必须看到哪个码本向量是nearest。你知道吗

码本矢量和像素之间的距离定义为该矢量和该像素左侧的6X6面片之间的欧几里德距离，该面片被重塑以形成1X36矢量。你知道吗

对于每个像素，我提取补丁并使用代码d,i=spatial.KDTree(cData).query(patch.reshape((1,6*6)))计算最近的码本向量。但这是O（N）表示像素数。有没有办法提高跑步时间？合理的近似值很好。你知道吗