самый быстрый способ получить индексы таблицы поиска с помощью numpy

Этот вопрос следует за этим другим и целями при ускорении следующего кода. Я создал (с помощью) некоторый код, который берет значения пикселей из m x n x 3 numpy.ndarray (изображение RGB), сравнивает значения пикселей со значениями (позиционного ) таблицы поиска и выводит значения пикселей индексы таблицы поиска следующим образом:

img = np.random.randint(0, 9 , (3, 3, 3))
lut2 = img[0,0:2,:]

output = []
for x in xrange(lut2.shape[0]):
    if lut2[x] in img:
            output.append(np.concatenate(np.where( (img == lut2[x]).sum(axis=2) == 3 )))

print np.array(output)

выход :

[[0 0]
 [0 1]]

ошибка: не будет правильно выводиться, если вы получаете lut[x] более чем в одном месте в img. Возможно, лучшей стратегией было бы отформатировать вывод как вложенный список, так как подойдет все, что можно индексировать. Например:

[[x_px1, y_px1], [[x_px2a, y_px2a], [x_px2b, y_px2b]]]

где px2a и px2b — отдельные пиксели в img, имеющие одинаковое значение цвета.

Я возился с индексацией numpy, но ничего лучше не добился. Хотя приведенное выше работает частично, оно, конечно, очень медленно из-за итерации массива. Если я подам ему изображение обычного размера, это займет неприемлемое время.

Может ли кто-нибудь указать мне более быстрое решение?

Изменить: краткое изложение алгоритма идеального будущего, к которому я стремлюсь:

  an image               all pixels replaced          all indices are
  (here, single ----->   by index in lut     ----->   reused in digital_scale
  black pixel)           (here, first pixel)          to output an array of scalars

  [[[0, 0, 0]]]          [[[0, 0]]]                   [[0]]

  array shape:           array shape:                 array shape:

  m X n X 3              m X n X 2                    m X n

Последний массив m X n будет использоваться для двух вещей:

• отображать данные на другом временном интервале, сохраняя массивы в базе данных.
• сделать статистический анализ изменений в массиве из-за каких-то внешних событий

примечание: базовые изображения уже являются своего рода графиком, но у меня нет доступа к числовым данным, поэтому мне нужно перевернуть графики.

Некоторые (необязательные) запрошенные точности в отношении цели моего кода:

Таблица поиска обычно основана на значениях пикселей, а не на положении. В этом случае, однако, позиция была бы лучше (я думаю). Массив lut в приведенном выше коде является фиктивным для линейной цветовой шкалы, представляющей скорость, которую мне нужно оцифровать, как показано ниже:

Поскольку каждый уровень шкалы представляет собой однородный цвет, шкалу фактически можно свести к массиву размерностей 1 X height X 3 (для RGB, HSV и т. д.). На самом деле я могу отбросить первое измерение и перебрать массив из height X 3. Вещи, которые я использую для оцифровки масштаба:

• он сосредоточен вокруг нуля
• это симметрично
• это линейно
• известны максимальное и минимальное значения

Следовательно, цифровое представление этой шкалы будет:

digital_scale = np.linspace(-max_speed, max_speed, lut.shape[0])

Мне нужно только получить индекс y значения пикселя, которое я ищу в lut, а затем yth элемент digital_scale для вывода нужного мне значения (скаляр, см. сводку алгоритма выше).