在python中组合两个不同大小的二维元组数组（x，y，z）并找到匹配的索引

Question

我试图比较两个不同大小的（r，g，b）值的二维数组元组[2048][4096]和[398][40]。我想在这些数组中找到相等的元组值，每次找到它时，我都想向另一个数组中添加一个值，即[2048][4096]。下面的代码可以工作，但是对于我们拥有的数据量来说非常慢

from PIL import Image
import numpy as np

map = Image.open('ozone.png')
scale = Image.open('scale.png')
rgb_map = map.convert('RGB')
rgb_scale = scale.convert('RGB')

pixeltoDOB = 1.0050251256
scaleVals = []
mapVals = []


for x in range(398):
    scaleVals.append([])
    for y in range(40):
        r, g, b = rgb_scale.getpixel((x, y))
        scaleVals[x].append((r,g,b))

for y in range(2048):
    mapVals.append([])
    for x in range(4096):
        r, g, b = rgb_map.getpixel((x,y))
        mapVals[y].append((r,g,b))


ozoneVals = np.zeros((2048,4096))

for i in range(128):
    for j in range(256):
        for k in range(398):
            for l in range(40):
                print(i,j,k,l)
                if (mapVals[i][j]) == (scaleVals[k][l]):
                    ozoneVals[i][j] = pixeltoDOB * k

print(ozoneVals[2][128]) ##just to see if it works