Python 利用当前颜色间隔快速查找像素位置

我遇到了用当前颜色间隔查找像素位置的问题。 这是非常缓慢的：

def inRange(self, tgColor, excColor, jump):
    if tgColor[0] > excColor[0] - jump and tgColor[0] < excColor[0] + jump and tgColor[1] > excColor[1] - jump and tgColor[1] < excColor[1] + jump and tgColor[2] > excColor[2] - jump and tgColor[2] < excColor[2] + jump:
           return True
    return False

 for iy in xrange(self.pilImage.size[1]):
        for ix in xrange(self.pilImage.size[0]):
            if self.inRange(data[ix, iy], self.targetColor, self.jump):

def inRange（self、tgColor、excColor、jump）：
如果tgColor[0]>excColor[0]-jump和tgColor[0]

所以，你能帮我改进这段代码，让它运行得更快吗。（图像大小-640 x 480）

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也许还有另一个库：OpenCV、pygame、PIL？

您的代码可能会非常慢

OpenCV附带了一个函数。传递最小和最大像素值，得到一个二进制图像，传递的像素为白色，失败的像素为黑色

然后您可以使用查找白色像素的索引

下面是一个灰度值示例。它还可以扩展到彩色图像

例如：

>>> import cv2
>>> import numpy as np
>>> x = np.random.randint(1,10, (5,5))
>>> x
array([[9, 5, 1, 3, 1],
       [7, 7, 2, 1, 7],
       [9, 1, 4, 7, 4],
       [3, 6, 6, 7, 2],
       [3, 4, 2, 3, 1]])
>>> y = cv2.inRange(x,4,8)
>>> y
array([[  0, 255,   0,   0,   0],
       [255, 255,   0,   0, 255],
       [  0,   0, 255, 255, 255],
       [  0, 255, 255, 255,   0],
       [  0, 255,   0,   0,   0]], dtype=uint8)

>>> z = np.transpose(np.where(y>0))
>>> z
array([[0, 1],
       [1, 0],
       [1, 1],
       [1, 4],
       [2, 2],
       [2, 3],
       [2, 4],
       [3, 1],
       [3, 2],
       [3, 3],
       [4, 1]])

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这个问题似乎脱离主题，因为它属于是的，我的代码非常慢，因为它必须在循环中进行307200次迭代：（，但您的建议非常有用。谢谢。