这是一张SEM图像，上面添加了一些辅助特征线。我的目的是把它们去掉。x1c 0d1x的数据
我发现，对于原生SEM像素，RGB值应该都相同或非常接近，对于彩色线条/像素，RGB值可能会有很大差异。
所以我写了一个函数来提取它们。

def filter_colorful_point(img_obj):

    def check_point_is_colorful(rgb):
        rgb = list(rgb)
        if rgb.count(rgb[0]) == len(rgb):
            return False
        return max(rgb) - min(rgb) >= 30

    colorful_mask = np.apply_along_axis(check_point_is_colorful, axis=2, arr=img_obj).astype('uint8')
    return colorful_mask

字符串
这里我在numpy中使用apply_沿着_axis方法，并比较第三个轴中的值，即BGR值。
而且功能工作得相当好。下面是生成的掩码

我的问题是，如何优化这个函数使其更快？因为我有太多的扫描电镜图像处理。