使用 numba 将项目设置为 numpy 数组不会执行，也不会引发任何异常

Question

当我搜索为什么下面的代码不起作用的解决方案时运行，我总是得出结论，它应该可以正常工作。

我实际上是在尝试使用 numba 来加快 RGB 图像的着色速度。我知道问题出在将项目设置到 brushOverlay 数组中，因为如果我只是获取项目并打印它，它就可以正常工作。我认为这可能是一个静态类型问题，但所有数组都是 float64 dtype。我错过了什么？谢谢！

from numba import jit
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


@jit
def numba_overlay_brush(mask, imgRGB, brushColor):
    brushOverlay = imgRGB.copy()
    yy, xx = np.nonzero(mask)
    for i in range(len(yy)):
        for j in range(len(xx)):
            for c in range(3):
                brushOverlay[i, j, c] = brushColor[c]
    return brushOverlay

# Random RGB image with float 0-1
imgRGB = np.random.randint(0, 255, size=(1024, 1024, 3))
imgRGB = imgRGB/255

# Boolean mask where to color the image RGB with red
mask = np.zeros((1024, 1024), bool)
y_center = int(1024/2)
mask[y_center:y_center+2] = True

# Red color
brushColor = np.array([1.0, 0.0, 0.0])

brushOverlay = numba_overlay_brush(mask, imgRGB, brushColor)

Answer 1

brushOverlay 上存在越界，这会导致 分段错误 （即意外崩溃由于内存的某些部分 read/written 而未分配）。实际上，np.nonzero(mask) returns 两个大小为 2048 的数组的元组导致嵌套循环在 range(2048).

范围内迭代

请注意，默认情况下 Numba 不对 ND 数组执行任何检查（因为它会导致额外的开销）。这就是没有明确报告错误的原因。

使用 numba 将项目设置为 numpy 数组不会执行，也不会引发任何异常

Setting item to numpy array with numba doesn't execute and it doesn't raise any exception

python

numpy

numba