如何在python中以更快的方式迭代圖像像素？

Question

我想以某種方式修改灰度圖像，以便可以將圖像上半部分的像素值更改為黑色。 我當然可以通過這樣的常規方式迭代來做到這一點：

for i in range(0,rows):
  for j in range(0,cols):
    if(condition)
      image[i,j] = 0;

但由於我必須進行視頻處理，因此速度很慢。 我可以看到我必須使用Image.point() ，但是我不確定如何實現它。 有人可以幫助我嗎？

Answer 1

如果您首先將PIL圖像轉換為numpy數組，這將會快得多。 以下是如何將值低於10的所有像素歸零：

>>> import numpy as np
>>> arr = np.array(img)
>>> arr[arr < 10] = 0
>>> img.putdata(arr)

或者，正如您在評論中所述，這里是您將圖像的上半部分塗黑：

>>> arr[:arr.shape[0] / 2,:] = 0

最后，由於您正在進行視頻處理，請注意您不必遍歷各個幀。 假設您有10幀4x4圖像：

>>> arr = np.ones((10,4,4)) # 10 all-white frames
>>> arr[:,:2,:] = 0         # black out the top half of every frame
>>> a
array([[[ 0.,  0.,  0.,  0.],
    [ 0.,  0.,  0.,  0.],
    [ 1.,  1.,  1.,  1.],
    [ 1.,  1.,  1.,  1.]],

   [[ 0.,  0.,  0.,  0.],
    [ 0.,  0.,  0.,  0.],
    [ 1.,  1.,  1.,  1.],
    [ 1.,  1.,  1.,  1.]],
...

Answer 2

這是多處理圖像的非常好的候選者。 如果將圖像分割成像素塊，則可以非常輕松地並行處理圖像，即如果圖像足夠大或者您在大量圖像上執行此操作。

1. 將圖像分解為定義為元組的塊（左上角X，左上角Y，寬度，高度）
2. 將元組和圖像句柄傳遞給各種線程，希望在線程池中。
3. 等待線程完成，然后繼續使用您的圖像。

這取決於圖像大小和您選擇的線程數和塊大小，可以線性地加速您的過程，直到當然。