函数修改原始图像

Question

我将OpenCV与Python结合使用，并尝试使用多进程来处理图像。图像是100x100，我已经启动了4个进程。整个图像被分成四部分。这是一个过程：

processes = []
_ = mp.Process(target=kill, args=[blue[0:40, 0:47],0, 2])
_.start()
processes.append(_)

在此之后，我只加入所有流程

这是我的职责：

def kill(sliced, idx, perc):
    for i in range (0, sliced.shape[0]):
        for j in range (0, sliced.shape[1]):
            if perc* sliced[i][j][0] - sliced[i][j][1] - sliced[i][j][2] < 0:
                for k in range(0, 3):
                    sliced[i][j][k] = 0  #I am expecting this to alter my "blue" image

所以我期待着下一个，如果我想看到一个像素被遮住的图像。问题是，这似乎并没有修改原始的blue图像

我正在向每个进程传递一个切片图像。处理完成后，我希望我的原始图像会被修改，而不是被修改。传递切片图像并修改它不应该修改我的原始图像？有没有拷贝/缓冲区的东西

Answer 1

多处理确实不适合这种情况，最好是一次处理多个独立的图像。它产生了独立的进程，这意味着没有共享内存，数据需要从一个进程“发送”到另一个进程，这会产生开销。因此，最好将其用于完全独立的处理操作。此外，生成过程需要时间，而您正在实现的非常简单的操作并不能证明这一点

您可以实现无循环的操作，从而获得非常重要的速度提升（至少2个数量级）。希望这样就不需要使用多个内核

假设image是通过OpenCV读入的NumPy数组：

mask = perc * image[:,:,0] - image[:,:,1] - image[:,:,2] < 0
image[np.broadcast_to(mask[:,:,np.newaxis], image.shape)] = 0

第二行相当复杂，因为mask是2D矩阵，而image是3D矩阵。因此，我们需要将mask扩展为3D，并通过沿新的第三维复制它，使其与image具有相同的大小mask[:,:,np.newaxis]是2D矩阵的3D版本，添加了大小为1的第三维np.broadcast_to()然后将大小为1的维度复制到请求的形状image.shape。这个扩展掩码现在可以用来索引到image。通过使用掩码（布尔矩阵）进行索引，我们只选择image的那些矩阵元素，其中mask是True。因此，指定仅更改选定的像素

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另一个使用NumPy加速Python循环的重要工具是Numba。如果一个操作不能很容易地矢量化，那就是可以尝试的方法