Я фильтрую некоторые изображения, чтобы удалить ненужный фон, и до сих пор был наиболее успешным при проверке значений BGR пикселей (с использованием openCV). Проблема в том, что перебор изображения с двумя вложенными циклами слишком медленный:

h, w, channels = img.shape
    for x in xrange(0,h):
        for y in xrange (0,w):
            pixel = img[x,y]
            blue = pixel[0]
            green = pixel[1]
            red = pixel[2]

            if green > 110:
                img[x,y] = [0,0,0]
                continue

            if blue < 100 and red < 50 and green > 80:
                img[x,y] = [0,0,0]
                continue

Есть еще пара похожих if-утверждений, но вы поняли идею. Проблема в том, что на 672x1250 на i7 это занимает около 10 секунд.

Теперь я легко могу сделать первое утверждение if следующим образом:

img[np.where((img > [0,110,0]).all(axis=2))] = [0,0,0]

И это намного быстрее, но я не могу выполнить другие операторы if с несколькими условиями, используя np.where.

Вот что я попробовал:

img[np.where((img < [100,0,0]).all(axis=2)) & ((img < [0,0,50]).all(axis=2)) & ((img > [0,80,0]).all(axis=2))] = [0,0,0]

Но выдает ошибку:

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (2,0) (1250,672)

Любые идеи о том, как правильно перебирать изображение с помощью np.where (или чего-либо, что быстрее 2-х вложенного цикла), очень помогут!