除了创建新图像的明显方法之外，是否有更有效的方法（例如，使用已经更快/较低级别实现的函数），浏览电影的每个帧使用for循环，并且每个迭代都通过帧中的每个像素进行，如果图像大于当前值，则在相应的像素值中更新图像。
我确实可以使用cv.get2d在框架中访问单个像素，所以这很好又花花公子。我只是想知道我是否可以利用更快或更多硬件优化的方法，因为我将在许多gheyscale视频中这样做。
有很多方法可以做到这一点，而"最佳"方法将取决于您可以使用的硬件。
如果您使用的是良好的AMD视频卡，则可以使用AMD的OpenVideo Decodododododode库将帧传递到您的GPU，然后使用OpenCL来进行数学。它将是邪恶的。
如果您没有AMD图形卡，但是您确实有一张不错的NVIDIA卡或Intel HD4000（基于新的Ivy Bridge基于Ivy Bridge的Core i7 System），则可以使用OpenCV来读取帧，然后将数据传递给opencl，仍然可以在大量的平行上进行数学。
即使您没有不错的视频卡，您仍然可以使用OpenCL CPU上下文来进行计算，并且如果您使用int4向量数据类型，您的代码将使用Intel或AMD的SSE2寄存器处理器。这应该是4倍，如问题声明中提到的幼稚像素迭代的速度。
添加答案，因为K. Brafford没有直接回答问题的'openCV或pil'一部分
从这里完成的台式标记中，似乎 OPENCV是清晰的获胜者。