[英]Faster way to loop through the pixel of a frame in Python?
试图从一帧输入视频中找到每个像素的 HSL 值,但它花费了大约 0.2 秒的时间,但希望将时间减少到至少在 0.1 秒内。
def colorize(im, h, s, l_adjust):
result = Image.new('RGBA', im.size)
pixin = im.load()
pixout = result.load()
for y in range(im.size[1]):
for x in range(im.size[0]):
currentR, currentG, currentB = pixin[x, y][0]/255 , pixin[x, y][1]/255, pixin[x, y][2]/255
#luminance
lum = (currentR * 0.2126) + (currentG * 0.7152) + (currentB * 0.0722)
if l_adjust > 0:
lum = lum * (1 - l_adjust)
lum = lum + (1.0 - (1.0 - l_adjust))
else:
lum = lum * (l_adjust + 1)
l = lum
r, g, b = colorsys.hls_to_rgb(h, l, s)
r, g, b = int(r * 255.99), int(g * 255.99), int(b * 255.99)
pixout[x, y] = (r, g, b, 255)
return result
在不使用这两个循环的情况下,有没有更快的方法来做到这一点? 寻找类似 LUT(Look up table) 或使用 NumPy 快捷方式的东西来避免这 2 个循环。 谢谢
使用内置的cv.cvtColor(im, cv2.COLOR_RGB2HLS)
(或CUDA 加速等效项),因为它将用 C++ 编码并为您的处理器进行优化。
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