Python 高效地计算图像像素差异

假设我有一个24 x 24的图像作为numpy数组

我想计算图像中每个像素和所有其他像素之间的像素差，不包括该像素。这将给我（24*24）*（24*24-1）个值

如何在循环之外以高效的方式执行此操作

例如：

图像数组：

[[1,5],
[8,3]]

差异：

Pixel 1 (Value = 1) : [-4,-7,-2]
Pixel 2 (Value = 5) :  [4,-3,2]
Pixel 3 (Value = 8): [7,3,5]
Pixel 4 (Value = 3):[2,-2,-5]

最终结果：

[-4, -7, -2, 4, -3, 2, 7, 3, 5, 2, -2, -5]

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如果您希望阵列中有一些零，您可以创建一个4D阵列，告诉您像素

[i，j]

与原始阵列

[m，n]

位置

[i，j，m，n]

之间的差异。在沿对角线的方向上有0，其中ai==m和j==n`，但您可以始终掩盖这一点或以其他方式消除它：

img[..., None, None] - img[None, None, ...]

以下是我的方法：

ret = img.ravel()
ret = ret[:,None] - ret

mask = np.arange(len(ret)) != np.arange(len(ret))[:,None]
# masking
ret[np.where(mask)]

输出：

array([-4, -7, -2,  4, -3,  2,  7,  3,  5,  2, -2, -5])

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你能举个简单的例子吗？例如

数组

和

其他数组

将被计算为

答案

。阵列可以很小，比如2x2或3x3。谢谢！这正是我想要的：）我尝试过几次（在我的本地机器和Google Collab上）实现它，它占用了这两台机器中的所有RAM，然后崩溃。有什么办法可以解决这个问题吗？这可能是因为你的图像不是24x24？是的，实际上是178x218，我刚刚意识到。我将尝试调整图像的大小