更快的调整PIL像素值的方法

Question

更快的调整PIL像素值的方法

pythonnumpypython-imaging-librarychromakey

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我正在使用Python和PIL（pillow）编写脚本进行绿幕合成。我可以对720p图像进行关键字处理，但是还有一些绿色溢出。我正在编写一个程序来消除这种溢出，但是我发现这个过程非常耗时。我可能可以使用numpy技巧提高速度，但我不太熟悉它。你有什么建议吗？

这是我的去溢出程序。它需要一个PIL图像和一个灵敏度数字，但我目前将其保留在1上...效果很好。对于一个720p的帧，我需要超过4秒来消除这种溢出。相比之下，关键字处理程序每帧运行约2秒钟。

def despill(img, sensitivity=1):
    """
    Blue limits green.
    """
    start = time.time()
    print '\t[*] Starting despill'
    width, height = img.size
    num_channels = len(img.getbands())
    out = Image.new("RGBA", img.size, color=0)
    for j in range(height):
        for i in range(width):
            #r,g,b,a = data[j,i]
            r,g,b,a = img.getpixel((i,j))
            if g > (b*sensitivity):
                out_g = (b*sensitivity)
            else:
                out_g = g
            # end if

            out.putpixel((i,j), (r,out_g,b,a))
        # end for
    # end for
    out.show()
    print '\t[+] done.'
    print '\t[!] Took: %0.1f seconds' % (time.time()-start)
    exit()
    return out
# end despill

我尝试着将输出的像素值写入到一个numpy数组中，然后将该数组转换为PIL图像，而不是使用putpixel方法。但是这种方式平均需要超过5秒钟...所以这个方法更快一些。我知道putpixel可能不是最快的选项，但我确实没有更好的办法...

- Mike Bosland

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- Matteo Italia · Accepted Answer

putpixel 很慢，像这样的循环更慢，因为它们由 Python 解释器运行，而解释器非常慢。通常的解决方案是立即将图像转换为 numpy 数组，并使用向量化操作解决问题，在高度优化的 C 代码中运行。在您的情况下，我会这样做：

arr = np.array(img)
g = arr[:,:,1]
bs = arr[:,:,2]*sensitivity
cond = g>bs
arr[:,:,1] = cond*bs + (~cond)*g
out = Image.fromarray(arr)

可能不是很正确，我相信它可以更好地优化，这只是一个草图。