在满足条件的同时找到相对于另一个像素的最接近像素的最快方法.OpenCV Numpy.

Question

我正在寻找最快的方法，可以读取图像，指定像素，并在给定条件的情况下找到最接近该像素的像素。

我最初有一个嵌套循环，它将遍历 2D 图像数组中的每个像素，检查条件，然后将其添加到新数组中。然后遍历新数组并对每个成员进行距离计算。 这非常慢，我相信时间复杂度为 n^2。

我现在正在进行距离计算，并按此对数组进行排序，这在使用 numpy 时非常快。但是，我仍然必须通过带有嵌套循环的 2D 排序数组来检查条件，这又是 n^2 的时间复杂度。不过，它确实节省了一些时间，因为我通常可以在数组中更快地找到我正在寻找的像素。

img2=cv2.imread(filename)
distances = numpy.sqrt((img2[:,:] - currR) ** 2 + (img2[:,:] - currC) ** 2)
nearest = numpy.sort(distances)
for row in range(nearest.shape[0]):
for col in range(nearest.shape[1]):
if pixelInLine[row*imgCol + col] == 0  and colorCheck(row,col) and numpy.any(img2[row, col] != 0):
#do my calculations on the specified pixel. and break the loop

我不确定如何进一步优化这一点，并可能将时间复杂度从 n^2 降低到更合理的水平。

Answer 1

螺旋式远离目标像素，一旦满足"条件"就停止。为方便起见，您可以使用方形螺旋(实际上是嵌套的正方形(。

如果距离为欧几里得，则搜索成本将在 2d² 到 4d² 之间，其中 d 是到命中的距离。