画像認識やAI開発に最適！NumPy C-API「PyArrayNeighborhoodIterObject」でできる高度な近傍処理

PyArrayNeighborhoodIterObject の構成要素

• access_ptr: 近傍内の要素への直接アクセスポインタ
• flat_idx: 近傍内の要素のフラットインデックス
• mask: 近傍内の有効な要素をマスクする配列
• subarr: 近傍内の要素を表すサブ配列
• iter_axes: 反復処理する軸のインデックスリスト
• bounds: 近傍を定義する境界値のリスト
• nda: NumPy 配列オブジェクト

主な機能

• 近傍内の有効な要素のマスク
  mask 属性を使用して、近傍内の有効な要素をマスクできます。
• 近傍要素への直接アクセス
  flat_idx 属性と access_ptr 属性を使用して、近傍内の要素に直接アクセスできます。
• 近傍内の要素を順番に反復処理
  __next__() メソッドを使用して、近傍内の各要素を順番に処理できます。

使用方法

1. 近傍定義
   bounds リストを使用して、近傍を定義します。各要素は、近傍の境界値を表すタプルです。
2. PyArrayNeighborhoodIterObject オブジェクトの作成
   PyArrayNeighborhoodIter 関数を使用して、PyArrayNeighborhoodIterObject オブジェクトを作成します。この関数には、NumPy 配列、bounds リスト、およびオプションの iter_axes リストを渡します。
3. 近傍内の要素の反復処理
   __next__() メソッドを使用して、近傍内の各要素を順番に処理します。
4. 近傍要素への直接アクセス
   flat_idx 属性と access_ptr 属性を使用して、近傍内の要素に直接アクセスできます。
5. 近傍内の有効な要素のマスク
   mask 属性を使用して、近傍内の有効な要素をマスクできます。

例

#include <numpy/ndarrayobject.h>

int main() {
  // NumPy 配列の作成
  npy_intp dims[] = {3, 3};
  npy_intp strides[] = {1, 3};
  npy_int8 data[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9};
  PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNewFromData(NDARRAY_INT8, dims, strides, data);

  // 近傍定義
  npy_intp bounds[][2] = {{0, 2}, {0, 2}};

  // PyArrayNeighborhoodIterObject オブジェクトの作成
  PyArrayNeighborhoodIterObject *iter = (PyArrayNeighborhoodIterObject *)PyArrayNeighborhoodIter(arr, bounds, 2, NULL);

  // 近傍内の要素の反復処理
  while (PyArrayNeighborhoodIter_Next(iter)) {
    npy_int8 val = *((npy_int8 *)PyArrayNeighborhoodIter_GetData(iter));
    printf("%d ", val);
  }

  Py_DECREF(iter);
  Py_DECREF(arr);

  return 0;
}

この例では、3x3 の NumPy 配列と、その近傍を定義する境界値のリストを使用して、PyArrayNeighborhoodIterObject オブジェクトを作成し、近傍内の要素を順番に処理しています。

---

#include <numpy/ndarrayobject.h>

int main() {
  // NumPy 配列の作成
  npy_intp dims[] = {3, 3};
  npy_intp strides[] = {1, 3};
  npy_int8 data[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9};
  PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNewFromData(NDARRAY_INT8, dims, strides, data);

  // 近傍定義
  npy_intp bounds[][2] = {{0, 2}, {0, 2}};

  // PyArrayNeighborhoodIterObject オブジェクトの作成
  PyArrayNeighborhoodIterObject *iter = (PyArrayNeighborhoodIterObject *)PyArrayNeighborhoodIter(arr, bounds, 2, NULL);

  // 近傍内の要素の合計を計算
  int sum = 0;
  while (PyArrayNeighborhoodIter_Next(iter)) {
    npy_int8 val = *((npy_int8 *)PyArrayNeighborhoodIter_GetData(iter));
    sum += val;
  }

  printf("近傍内の要素の合計: %d\n", sum);

  Py_DECREF(iter);
  Py_DECREF(arr);

  return 0;
}

例 2: 近傍内の要素を反転する

#include <numpy/ndarrayobject.h>

int main() {
  // NumPy 配列の作成
  npy_intp dims[] = {3, 3};
  npy_intp strides[] = {1, 3};
  npy_int8 data[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9};
  PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNewFromData(NDARRAY_INT8, dims, strides, data);

  // 近傍定義
  npy_intp bounds[][2] = {{0, 2}, {0, 2}};

  // PyArrayNeighborhoodIterObject オブジェクトの作成
  PyArrayNeighborhoodIterObject *iter = (PyArrayNeighborhoodIterObject *)PyArrayNeighborhoodIter(arr, bounds, 2, NULL);

  // 近傍内の要素を反転
  while (PyArrayNeighborhoodIter_Next(iter)) {
    npy_int8 *val = (npy_int8 *)PyArrayNeighborhoodIter_GetData(iter);
    *val = -(*val);
  }

  // 変更された配列を出力
  PyArray_Print(arr, PyArray_PRINT_PRETTY);

  Py_DECREF(iter);
  Py_DECREF(arr);

  return 0;
}

#include <numpy/ndarrayobject.h>

int main() {
  // NumPy 配列の作成
  npy_intp dims[] = {3, 3};
  npy_intp strides[] = {1, 3};
  npy_int8 data[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9};
  PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNewFromData(NDARRAY_INT8, dims, strides, data);

  // 近傍定義
  npy_intp bounds[][2] = {{0, 2}, {0, 2}};

  // PyArrayNeighborhoodIterObject オブジェクトの作成
  PyArrayNeighborhoodIterObject *iter = (PyArrayNeighborhoodIterObject *)PyArrayNeighborhoodIter(arr, bounds, 2, NULL);

  // 近傍内の要素の最大値と最小

---

手動ループ

• 欠点: 近傍定義が複雑になるとコードが冗長になり、エラーが発生しやすくなります。
• 利点: 最もシンプルで柔軟な方法です。

for (int i = 0; i < arr->dimensions[0]; i++) {
  for (int j = 0; j < arr->dimensions[1]; j++) {
    // 近傍内の要素を処理
  }
}

PyArray_IterNew() 関数

• 欠点: 近傍処理に特化した機能は備わっていないため、近傍定義を自分で実装する必要があります。
• 利点: PyArrayNeighborhoodIterObject 型よりも汎用性が高く、様々な種類のイテレーションに使用できます。

PyArrayIterObject *iter = PyArray_IterNew(arr, NPY_ITER_C_CONTIGUOUS | NPY_ITER_READONLY);
while (PyArray_IterNext(iter)) {
  // 近傍内の要素を処理
}
Py_DECREF(iter);

PyUFunc_Apply() 関数

• 欠点: 近傍処理に特化した関数がないため、近傍定義を自分で実装する必要があります。
• 利点: NumPy ユニバーサル関数を使用して、近傍内の要素を効率的に処理できます。

PyUFuncObject *ufunc = PyUFunc_FromFunc(NULL, NULL, NPY_INT8, 0, NULL, 0, 0, 0, "my_neighborhood_func", PyUFunc_None, NULL);
PyUFunc_Apply(ufunc, (PyObject **)&arr, NULL, 0, &arr, NULL, NULL, 0);
Py_DECREF(ufunc);

Cython

• 欠点: Cython の学習が必要となります。
• 利点: C と Python の両方の利点を活かせるため、高速で柔軟なコードを記述できます。

def my_neighborhood_func(arr, i, j):
  # 近傍内の要素を処理

cdef int i, j
for i in range(arr.shape[0]):
  for j in range(arr.shape[1]):
    my_neighborhood_func(arr, i, j)

• 近傍処理に特化した関数が必要な場合は、PyUFunc_Apply() 関数 または Cython を使用するのがおすすめです。
• 汎用性の高いイテレーションが必要な場合は、PyArray_IterNew() 関数 がおすすめです。
• シンプルで柔軟な方法が必要な場合は、手動ループ がおすすめです。