Uso di scipy.weave.inline per il filtraggio mediano 2D veloce

Question

Ho un collo di bottiglia in un filtro mediano 2D (finestra 3x3) Io uso su un set di immagini molto grande, e mi piacerebbe provare ad ottimizzarlo. Ho testato scipy.ndimage median_filter, nonché PIL, scipy.signal e scikits-image. Tuttavia, navigando in SO ho imparato che c'è un filtro O (n) veloce là fuori in C (Median Filtering in Constant Time vedi Rolling median algorithm in C), e mi chiedevo se posso implementarlo in Python usando scipy.weave.inline? Qualche suggerimento su un percorso alternativo?

Answer 1

Non conosco l'algoritmo sottostante, ma l'immagine di scikits ha uno rolling median filter.

Altrimenti, mi consiglia di scriverlo in Cython (linguaggio pidgin C/Python). Assicurati di controllare il convolution example/tutorial per lavorare con gli array numpy.

Answer 2

Se rimodellare e mediana del NumPy ancora interessato mi piacerebbe provare:

a= some big array 
a.reshape(N,3,3) #N being specific to your array 
[numpy.median(m) for m in a] 

Non so come questo scale rispetto ai vostri metodi testet, ma se si desidera ottimizzare con C si potrebbe fissare il per ciclo nella lista di comprensione ...

Answer 3

Prova questo: Rolling median in C - Turlach implementation

http://ideone.com/8VVEa

Uso:

Mediator* m = MediatorNew(9); 
for (...) 
{ 
     MediatorInsert(m, value); 
     median = MediatorMedian(m); 
} 

credo che questo è lo stesso come il R algo, ma più pulito (incredibilmente così, in effetti).

È possibile eseguire il wrapping o portarlo e utilizzare Numba (o Cython). Penso che raccomanderei Numba su Cython, se non altro perché è codice Python semplice.

mi consiglia di aggiungere questo per scikits, se si corre più veloce di quella di scikits già :)