Python 如何加速合成光线投射功能？
我目前正在python中进行一个体绘制项目，在这个项目中，我使用合成光线投射功能生成一个图像，给定一个由体素组成的3D体。该函数（我在下面展示）工作正常，但运行时间很长。你们有关于如何使这个功能更快的技巧吗？代码是Python 3.6.8，使用各种numpy数组Python 如何加速合成光线投射功能？,python,performance,runtime,raycasting,volume-rendering,Python,Performance,Runtime,Raycasting,Volume Rendering,我目前正在python中进行一个体绘制项目，在这个项目中，我使用合成光线投射功能生成一个图像，给定一个由体素组成的3D体。该函数（我在下面展示）工作正常，但运行时间很长。你们有关于如何使这个功能更快的技巧吗？代码是Python 3.6.8，使用各种numpy数组 def render_compositing(self, view_matrix: np.ndarray, volume: Volume, image_size: int, image: np.ndarray):
def render_compositing(self, view_matrix: np.ndarray, volume: Volume, image_size: int, image: np.ndarray):
# Clear the image
self.clear_image()
# U, V, View vectors. See documentation in parent's class
u_vector = view_matrix[0:3]
v_vector = view_matrix[4:7]
view_vector = view_matrix[8:11]
# Center of the image. Image is squared
image_center = image_size / 2
# Center of the volume (3-dimensional)
volume_center = [volume.dim_x / 2, volume.dim_y / 2, volume.dim_z / 2]
# Define a step size to make the loop faster
step = 2 if self.interactive_mode else 1
for i in range(0, image_size, step):
for j in range(0, image_size, step):
sum_color = TFColor(0, 0, 0, 0)
for k in range(0, image_size, step):
# Get the voxel coordinate X
voxel_coordinate_x = u_vector[0] * (i - image_center) + v_vector[0] * (j - image_center) + \
view_vector[0] * (k - image_center) + volume_center[0]
# Get the voxel coordinate Y
voxel_coordinate_y = u_vector[1] * (i - image_center) + v_vector[1] * (j - image_center) + \
view_vector[1] * (k - image_center) + volume_center[1]
# Get the voxel coordinate Y
voxel_coordinate_z = u_vector[2] * (i - image_center) + v_vector[2] * (j - image_center) + \
view_vector[2] * (k - image_center) + volume_center[2]
color = self.tfunc.get_color(
get_voxel(volume, voxel_coordinate_x, voxel_coordinate_y, voxel_coordinate_z))
sum_color.r = color.a * color.r + (1 - color.a) * sum_color.r
sum_color.g = color.a * color.g + (1 - color.a) * sum_color.g
sum_color.b = color.a * color.b + (1 - color.a) * sum_color.b
sum_color.a = color.a + (1 - color.a) * sum_color.a
red = sum_color.r
green = sum_color.g
blue = sum_color.b
alpha = sum_color.a
# Compute the color value (0...255)
red = math.floor(red * 255) if red < 255 else 255
green = math.floor(green * 255) if green < 255 else 255
blue = math.floor(blue * 255) if blue < 255 else 255
alpha = math.floor(alpha * 255) if alpha < 255 else 255
# Assign color to the pixel i, j
image[(j * image_size + i) * 4] = red
image[(j * image_size + i) * 4 + 1] = green
image[(j * image_size + i) * 4 + 2] = blue
image[(j * image_size + i) * 4 + 3] = alpha
def render_合成（self，view_矩阵：np.ndarray，volume:volume，image_大小：int，image:np.ndarray）：
#清除图像
self.clear_image（）
#U，V，视图向量。请参阅父类中的文档
u_向量=视图_矩阵[0:3]
v_向量=视图_矩阵[4:7]
视图向量=视图矩阵[8:11]
#图像的中心。图像是平方的
图像\中心=图像\大小/2
#体积中心（三维）
音量中心=[volume.dim_x/2，volume.dim_y/2，volume.dim_z/2]
#定义步长以加快循环速度
如果self.interactive\u模式为1，则步骤=2
对于范围内的i（0，图像大小，步长）：
对于范围内的j（0，图像大小，步长）：
sum_color=TFColor（0,0,0,0）
对于范围内的k（0，图像大小，步长）：
#获取体素坐标X
体素坐标x=u向量[0]*（i-图像中心）+v向量[0]*（j-图像中心）+\
视图向量[0]*（k-图像中心）+体积中心[0]
#获取体素坐标Y
体素坐标y=u向量[1]*（i-图像中心）+v向量[1]*（j-图像中心）+\
视图向量[1]*（k-图像中心）+体积中心[1]
#获取体素坐标Y
体素坐标z=u向量[2]*（i-图像中心）+v向量[2]*（j-图像中心）+\
视图向量[2]*（k-图像中心）+体积中心[2]
颜色=self.tfunc.get\u颜色(
获取体素（体积、体素坐标x、体素坐标y、体素坐标z））
sum_color.r=color.a*color.r+（1-color.a）*sum_color.r
sum_color.g=color.a*color.g+（1-color.a）*sum_color.g
sum_color.b=color.a*color.b+（1-color.a）*sum_color.b
sum_color.a=color.a+（1-color.a）*sum_color.a
红色=和颜色
绿色=和颜色
蓝色=和色
alpha=和颜色。a
#计算颜色值（0…255）
如果红色小于255，则红色=数学地板（红色*255），否则为255
如果绿色小于255，则绿色=数学地板（绿色*255），否则为255
蓝色=数学地板（蓝色*255），如果蓝色小于255，则为255
alpha=数学地板（alpha*255），如果alpha<255，则为255
#为像素i、j指定颜色
图像[（j*图像大小+i）*4]=红色
图像[（j*图像大小+i）*4+1]=绿色
图像[（j*图像大小+i）*4+2]=蓝色
图像[（j*图像大小+i）*4+3]=α