[英]Manipulate RGB values in image
我想對通過 PIL 加載的圖像的 RBG 值應用簡單的代數運算。 我當前的版本有效,但速度很慢:
from PIL import Image
import numpy as np
file_name = '1'
im = Image.open('data/' + file_name + '.jpg').convert('RGB')
pixels = np.array(im)
s = pixels.shape
p = pixels.reshape((s[0] * s[1], s[2]))
def update(ratio=0.5):
p2 = np.array([[min(rgb[0] + rgb[0] * ratio, 1), max(rgb[1] - rgb[1] * ratio, 0), rgb[2]] for rgb in p])
img = Image.fromarray(np.uint8(p2.reshape(s)))
img.save('result/' + file_name + '_test.png')
return 0
update(0.5)
有人有更有效的想法嗎?
利用 NumPy 的矢量化操作來擺脫循環。
我修改了您原來的方法來比較以下不同解決方案之間的性能。 此外,如果您想完全擺脫 NumPy,我還使用ImageMath
添加了僅 PIL 方法。
此外,我假設存在/曾經存在一個錯誤:
p2 = np.array([[min(rgb[0] + rgb[0] * ratio, 1), max(rgb[1] - rgb[1] * ratio, 0), rgb[2]] for rgb in p])
您實際上不會轉換為float
,因此在min
調用中它應該是255
而不是1
。
這是我所做的:
import numpy as np
from PIL import Image, ImageMath
import time
# Modified, original implementation; fixed most likely wrong compare value in min (255 instead of 1)
def update_1(ratio=0.5):
pixels = np.array(im)
s = pixels.shape
p = pixels.reshape((s[0] * s[1], s[2]))
p2 = np.array([[min(rgb[0] + rgb[0] * ratio, 255), max(rgb[1] - rgb[1] * ratio, 0), rgb[2]] for rgb in p])
img = Image.fromarray(np.uint8(p2.reshape(s)))
img.save('result_update_1.png')
return 0
# More efficient vectorized approach using NumPy
def update_2(ratio=0.5):
pixels = np.array(im)
pixels[:, :, 0] = np.minimum(pixels[:, :, 0] * (1 + ratio), 255)
pixels[:, :, 1] = np.maximum(pixels[:, :, 1] * (1 - ratio), 0)
img = Image.fromarray(pixels)
img.save('result_update_2.png')
return 0
# More efficient approach only using PIL
def update_3(ratio=0.5):
(r, g, b) = im.split()
r = ImageMath.eval('min(float(r) / 255 * (1 + ratio), 1) * 255', r=r, ratio=ratio).convert('L')
g = ImageMath.eval('max(float(g) / 255 * (1 - ratio), 0) * 255', g=g, ratio=ratio).convert('L')
Image.merge('RGB', (r, g, b)).save('result_update_3.png')
return 0
im = Image.open('path/to/your/image.png')
t1 = time.perf_counter()
update_1(0.5)
print(time.perf_counter() - t1)
t1 = time.perf_counter()
update_2(0.5)
print(time.perf_counter() - t1)
t1 = time.perf_counter()
update_3(0.5)
print(time.perf_counter() - t1)
我機器上[400, 400]
RGB 圖像的性能:
1.723889293 s # your approach
0.055316339 s # vectorized NumPy approach
0.062502050 s # PIL only approach
希望有幫助!
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