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Кодер издурки's questions

Martin Hope
Пьяная фея
Asked: 2024-10-11 01:17:35 +0000 UTC
  • 5

让我们想象一个存储数值的嵌套（二维）10x10 数组。我通常看到的迭代值的经典方法是嵌套循环，顺序读取第一个“行”的元素，然后转到下一个。

如果这些行中的每一行都占用一个单独的内存区域，则将有 10 次通过这些区域的转换，以及对行中各个元素的 10 次访问。
（模式：元素=数组[X][Y]）

据我所知，访问行（X）比访问其中的元素（Y）花费更多的计算资源。

问题： 当非顺序访问数组元素时，并且行间跳转更加频繁（总共会产生超过 10 次转换），搜索时间会增加吗？

c++
Martin Hope
Кодер издурки
Asked: 2024-04-12 13:33:05 +0000 UTC
  • 5

我的任务很简单，通过OPENCV(cv2)打开彩色图像，并为每个像素计算 B、G、R(RGB) 值之间的差异。据我所知，当通过“cv2.imread”打开时，图像立即变成一个多维数组，类似于“numpy”数组。

但是，当我使用“numpy”中的方法 - np.diff()并尝试获取单个像素的通道之间的差异时，如下所示：np.diff(IMG[0][0])显示错误的结果。当您尝试像这样完全处理数组时，也会发生同样的事情： = np.diff(IMG)。

为了实验，我后来尝试添加轴(axis=)，但没有效果。

import cv2

import numpy as np

IMG = cv2.imread("IMAGE_PRIMER.png")#Открываю изображение

pix1 = IMG[0][0]#-----------------Пиксель взятый из массива 'IMG'
pix2 = np.array([158, 43, 37])#---Сгенерированный такой-же

#одинаковые пиксели
print("пиксель-1:", pix1) #[158  43  37]
print("пиксель-2:", pix2) #[158  43  37]

#но разные дифференты
print("дифферент-1:", np.diff(IMG[0][0]))   #[141 250]
print("дифферент-2:", np.diff(pix2))        #[-115   -6]

如您所见，生成的像素 [158 43 37] 已正确处理：[-115 -6]

但从图像中获取的类似结果给出了结果：[141,250]

python