作者Neisseria (Neisseria)
看板R_Language
标题[问题] 改善这只龟速的 image filtering 程式
时间Sun Nov 15 09:52:43 2015
[问题类型]:
效能谘询(我想让R 跑更快)
[软体熟悉度]:
入门(写过其他程式，只是对语法不熟悉)
[问题叙述]:
image filtering 是指透过某些处理，对影像産生某种效果，
例如：锐利化、模糊化、突起 (emboss) 等
实际处理时，会以一个 convolution kernel 对图像上的每一个像素逐一处理
例如：一个 3x3 的 matrix，和 3x3 个像素的色彩值分别相乘
再将结果指定到另一个图档相对应的点
可以参考 http://apple.co/1OLL8kt 有图解比较清楚
我想用 R 练习 image filtering，但只会用龟速的 for loop，
希望大大们能提供优雅快速的解法。
[程式范例]:
https://pastebin.com/Pfsfr8QF
[环境叙述]:
> sessionInfo()
R version 3.2.2 (2015-08-14)
Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)
Running under: Debian GNU/Linux 8 (jessie)
locale:
[1] LC_CTYPE=zh_TW.UTF-8 LC_NUMERIC=C
LC_TIME=zh_TW.UTF-8
[4] LC_COLLATE=zh_TW.UTF-8 LC_MONETARY=zh_TW.UTF-8
LC_MESSAGES=zh_TW.UTF-8
[7] LC_PAPER=zh_TW.UTF-8 LC_NAME=C
LC_ADDRESS=C
[10] LC_TELEPHONE=C LC_MEASUREMENT=zh_TW.UTF-8
LC_IDENTIFICATION=C
attached base packages:
[1] stats graphics grDevices utils datasets methods base
other attached packages:
[1] png_0.1-7
loaded via a namespace (and not attached):
[1] tools_3.2.2
[关键字]:
image filtering
--
※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 175.180.193.91
※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/R_Language/M.1447552366.A.C66.html
1F：→ celestialgod: 你要不要解释一下你的程式 11/15 16:37
2F：→ celestialgod: 除非是你那个领域的人，不然没人懂image filtering 11/15 16:38
3F：→ celestialgod: 题外话，通常建议这个都用MATLAB比较快啦 11/15 16:40
4F：→ celestialgod: matlab有blkproc 11/15 16:40
5F：→ celestialgod: 而且你要取平均的话，你在corner/edge 个数都非9个 11/15 17:10
6F：→ celestialgod: 这样结果是有问题的= = 11/15 17:10
感谢大大耐心回答
要看懂大大的程式，我还得翻许多 R 模组的手册才行
大大的程式我不敢拿来用，老师一问下来不会解释 冏rz
其实我不是主修影像处理，这是我们系所的一份小作业的其中一题
我那时想说用比较 naive 的作法
如果老师没在用 R，至少知道我在用 for loop 土炮 image filtering
边界如何处理，我再问我的老师好了，之後有机会再上来更新
※ 编辑: Neisseria (175.180.193.91), 11/15/2015 20:05:50
8F：→ celestialgod: 反正我只是平移加一加而已... 11/15 20:26
9F：→ celestialgod: 我没有想到矩阵平移比较快的方法就用dplyr去做了 11/15 20:26
10F：→ celestialgod: 其实我是说解释程式而已啦XD 不过谢谢你解释那麽清 11/15 21:21
11F：→ celestialgod: 楚 11/15 21:21
12F：→ celestialgod: 你如果要做这样的处理的话 其实有imager可以用 11/15 21:21
13F：→ Wush978: 自己写，R 的效能一定不好。可以google看看相关套件看看 11/15 23:20
14F：推 Wush978: 如：ripa 11/15 23:20
※ 编辑: Neisseria (111.250.58.187), 12/24/2018 18:37:12