python - YUV2RGB 変換のために Python のネストされたループを最適化する

Question

Hikvision から YUV2RGB アルゴリズムを派生させました。ただし、720H x 1280W の画面解像度の Python 変換では、単一の RGB フレームに対して 720x1280=921,600 回の計算を行うには時間がかかりすぎます (15 秒)。次の 2 つの大きなネストされたループを最適化する方法を知っている人はいますか? YUV2RGB アルゴリズムは次のとおりです。

def YUV2RGB (Y1, U1, V1, dwHeight, dwWidth): # 関数呼び出し

RGB1 = np.zeros(dwHeight * dwWidth * 3, dtype=np.uint8)  # create 1 dimensional empty np array with 720x1280x3

for i in range (0, dwHeight):    #0-720
    for j in range (0, dwWidth): #0-1280 

        # print "cv"

        Y = Y1[i * dwWidth + j]; 
        U = U1[(i / 2) * (dwWidth / 2) + (j / 2)]; 
        V = V1[(i / 2) * (dwWidth / 2) + (j / 2)];

        R = Y + (U - 128) + (((U - 128) * 103) >> 8); 
        G = Y - (((V - 128) * 88) >> 8) - (((U - 128) * 183) >> 8); 
        B = Y + (V - 128) + (((V - 128) * 198) >> 8);

        R = max(0, min(255, R)); 
        G = max(0, min(255, G)); 
        B = max(0, min(255, B));

        RGB1[3 * (i * dwWidth + j)] = B; 
        RGB1[3 * (i * dwWidth + j) + 1] = G; 
        RGB1[3 * (i * dwWidth + j) + 2] = R; 

RGB = np.reshape(RGB1, (dwHeight, dwWidth, 3))

print ("rgb.shape:")
print RGB.shape

return RGB

"i の範囲 (0, dwHeight): #0-720 j の範囲 (0, dwWidth): #0-1280 "

が大きすぎます。これを最適化する方法。ありがとう。

マシュー