从您的测试和分析中，基于查找表的方法显然是性能最佳的选择，尽管它对内存的要求很高。如果内存使用是一个关键限制，可以考虑次优的解决方案，例如使用 np.searchsorted 或优化版本的布尔匹配。

以下是一些补充说明，以及如何实现这两种方法：

1. 基于查找数组的实现（最快但内存需求高）

原理：

创建一个查找数组，将每种可能的 RGB 颜色映射到其调色板索引。对大多数图像来说，RGB 颜色的范围是 (256^3)（16,777,216 种颜色），这会占用较大的内存空间（~64 MB，假设每个值为 4 字节）。

实现：

import numpy as np

# 创建查找表
lookup = np.zeros((256, 256, 256), dtype=np.uint32)
for idx, color in enumerate(palette):
    lookup[color[0], color[1], color[2]] = idx

# 使用查找表生成调色板图像
img_p = lookup[img[..., 0], img[..., 1], img[..., 2]]
print(img_p)

2. 使用 np.searchsorted 的实现（内存占用少，速度适中）

原理：

通过对调色板进行排序并使用 np.searchsorted 查找 RGB 值的位置。需要确保调色板是按顺序排列的。

实现：

# 将调色板排序
sorted_idx = np.lexsort((palette[:, 2], palette[:, 1], palette[:, 0]))
sorted_palette = palette[sorted_idx]

# 将图像展平并在调色板中查找索引
flat_img = img.reshape(-1, 3)
indices = np.searchsorted(sorted_palette, flat_img, axis=0)

# 恢复原始顺序并重新调整形状
img_p = indices.reshape(img.shape[:2])
print(img_p)

3. 内存与速度的权衡

• 如果您可以承受查找表的内存占用（尤其是在 8 位颜色通道的情况下），这是最理想的选择。
• 如果内存是一个关键因素，np.searchsorted 是次优的替代方案，但会略微增加计算时间。

其他优化方向

1. 增加颜色通道： 如果有额外的 Alpha 通道，可以扩展查找表的维度，但内存需求也会显著增加。
2. 稀疏查找表： 如果颜色种类有限，可以使用 scipy.sparse 模块来减少内存开销。
3. 并行化： 如果图片非常大，可以使用 NumPy 的并行工具（如 joblib 或 numexpr）对图像块进行分块处理。