numpy数组元素值的高效查表映射机制

Posted 2021-10-17 LaoYuanPython

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一、背景

老猿最近在进行OpenCV直方图均衡学习，发现书中一个神奇的处理机制：通过图像img计算生成直方图，然后生成该直方图的CDF，然后根据CDF进行直方图均衡处理，得到原直方图灰度值到均衡后直方图灰度值的一个映射表CDFTable，该CDFTable是一个numpy的一维数组，共计256个元素，其中CDFTable[i]表明将原图像灰度值i映射为CDFTable[i]，有了这个表之后，真正的图像映射只有一个语句：

img2 = cdf[img]

就这样简单一个语句，将img图像中所有灰度值按照映射关系进行了变换，得到了结果图像img2。

二、一个简单的例子

这个机制基于上面的介绍已经很清楚了，下面提供一个简单案例：

import numpy as np

def test():
    m = np.array([[[1,2,3],[1,2,3],[1,2,3]],[[4,5,6],[4,5,6],[4,5,6]],[[7,8,9],[7,8,9],[7,8,9]]],dtype=np.uint8)
    l = np.array([19,18,7,6,5,4,3,2,1,0])
    m2 = l[m]
    print(m2)
    
test()

输出结果：

[[[18  7  6]
  [18  7  6]
  [18  7  6]]

 [[ 5  4  3]
  [ 5  4  3]
  [ 5  4  3]]

 [[ 2  1  0]
  [ 2  1  0]
  [ 2  1  0]]]

三、小结

本文介绍了numpy数组元素值的高效查表映射机制，在使用该机制时，老猿总结有如下要点：

1. 需要被映射的数组元素只能是有限的非负整数；
2. 映射表中用于映射的数组的元素个数必须是被映射数组元素最大值对应个数+1个；
3. 映射表被映射到的新值可以是任何值，包括字符串，如上例中的l可以是这样的数组：l = np.array(['9','a18.8','ll',6,5,4,3,2,1,0])；
4. 映射时，以：结果表 = 映射表[被映射表] 的形式使用。

四、问题

关于这个知识点，老猿在网上找了半天没有找到相关的介绍，连这种查表映射机制是否有其他名字都不知道。是否还有除以上介绍内容之外的其他方式的映射？不知道哪位大侠可以提供一下资料？或者还有更神奇的numpy使用方法？如果能答疑解惑，不胜感激。

关于图像直方图处理的内容请参考《《数字图像处理》第三章学习总结感悟2：直方图处理》的介绍。

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