Python 改进这些opencv嵌套循环

我想检查11个img中的每个pixcel，去掉极值，然后用中心值计算平均值

导入cv2
将numpy作为np导入
img1=cv2.imread（“J:/1.jpg”，cv2.imread\u颜色）
img2=cv2.imread（“J:/2.jpg”，cv2.imread\u颜色）
img3=cv2.imread（“J:/3.jpg”，cv2.imread\u颜色）
img4=cv2.imread（“J:/4.jpg”，cv2.imread\u COLOR）
img5=cv2.imread（“J:/5.jpg”，cv2.imread\u COLOR）
img6=cv2.imread（“J:/6.jpg”，cv2.imread\u COLOR）
img7=cv2.imread（“J:/7.jpg”，cv2.imread\u COLOR）
img8=cv2.imread（“J:/8.jpg”，cv2.imread\u COLOR）
img9=cv2.imread（“J:/9.jpg”，cv2.imread\u COLOR）
img10=cv2.imread（“J:/10.jpg”，cv2.imread\u颜色）
img11=cv2.imread（“J:/11.jpg”，cv2.imread\u颜色）
imgList=[img1、img2、img3、img4、img5、img6、img7、img8、img9、img10、img11]
高度=img1。形状[0]
宽度=img1.形状[1]
imgall=np.array（imgList）
png=np.zero（（高度、宽度，4），dtype=np.uint8）
start1=cv2.getTickCount（）
对于范围内的yh（高度）：
对于范围内的xw（宽度）：
pstd=np.std（imgall[：，yh，xw，：]，轴=0）
pstdmean=np.平均值（pstd）
如果pstdmean<50：
如果pstdmean<10：
png[yh，xw]=列表（np.平均值（imgall[：，yh，xw，：]，轴=0））+[255]
其他：
pmedian=np.中值（imgall[：，yh，xw，：]，轴=0）
png[yh，xw]=列表（pmedian）+[255]
end1=cv2.getTickCount（）
during1=（end1-start1）/cv2.getTickFrequency（）
打印（期间1）

我试图找到如何获得“聚集数”/“模式数”，如：直方图、欧几里德距离、bgr2grey、正态分布

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我想取代这个糟糕的中值法。

没有人回答我。但幸运的是，我自己找到了答案。 必须进行numpy计算，并且不应使用for嵌套循环。 我将bgr拆分为b[]g[]r[]，这样他们就可以一个一个地计算，并且易于理解。 然后我把这11个img叠加到每个通道上（axis=-1），很容易理解和计算，最后我把bGr叠加到一个img上，使用mask=cv2。inRange（xxx，a，b）帮助我得到我想要的。png的alpha通道也是使用mask。 png=np.stack（（b，g，r，mask），轴=-1）