寻找numpy.unique的更快替代方案——获取唯一RGB像素值

针对你的需求，有两种高效方案可以避开np.unique的排序开销，直接得到唯一RGB颜色值：

方案一：利用numpy新版本的sort=False参数（推荐） #

从numpy 1.23.0版本开始，np.unique新增了sort参数，设置为False后会跳过排序步骤，直接返回唯一值，速度会大幅提升，且无需额外转换：

import numpy as np

# 假设im是形状为(400, 800, 3)的numpy数组
unique_rgb = np.unique(im.reshape(-1, 3), axis=0, sort=False)

返回的unique_rgb就是形状为(N, 3)的唯一RGB像素数组，完全符合需求。

方案二：RGB转整数去重后逆向转换（兼容旧版本） #

如果你的numpy版本较低，不支持sort参数，可以先将RGB像素转换为唯一整数，用快速去重方法得到唯一整数后，再转回RGB格式：

1. RGB转唯一整数：利用RGB通道的数值范围（通常是0-255的uint8类型），通过位运算将三个通道合并为单个整数，每个RGB组合对应唯一整数：

   flat_im = im.reshape(-1, 3)
   # 位运算合并通道，等价于 r*256² + g*256 + b
   int_pixels = flat_im[:, 0] << 16 | flat_im[:, 1] << 8 | flat_im[:, 2]
   

2. 快速去重整数：用np.unique处理整数数组（处理单通道整数比多通道RGB快很多，且可选择不排序）：

   unique_ints = np.unique(int_pixels, sort=False)
   

3. 整数转回RGB：通过位运算拆分整数，还原三个通道的数值：

   unique_rgb = np.column_stack([
       (unique_ints >> 16) & 0xFF,  # 提取红色通道
       (unique_ints >> 8) & 0xFF,   # 提取绿色通道
       unique_ints & 0xFF           # 提取蓝色通道
   ])
   

这样得到的unique_rgb同样是唯一的RGB像素数组，且避免了对多通道数组的排序操作，速度显著优于默认的np.unique。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Octa