在几秒钟内旋转数百个JPEG图像，而不是数小时。

Question

我们有数百张图片，计算机一次获取多张，需要尽快进行旋转和调整大小。旋转可以为90度、180度或270度。

目前我们使用命令行工具GraphicsMagick来旋转图像。旋转这些图像（5760*3840 ~ 22MP）需要大约4到7秒的时间。

以下Python代码可悲地给我们带来相同的结果。

import cv
img = cv.LoadImage("image.jpg")
timg = cv.CreateImage((img.height,img.width), img.depth, img.channels) # transposed image

# rotate counter-clockwise
cv.Transpose(img,timg)
cv.Flip(timg,timg,flipMode=0)
cv.SaveImage("rotated_counter_clockwise.jpg", timg)

有没有更快的方式使用图形卡旋转图像？OpenCL和OpenGL是可行的选择，但我们想知道性能提升是否明显。我们使用的硬件相对有限，因为设备应尽可能小。

• Intel Atom D525 (1,8 GHz)
• Mobility Radeon HD 5430 Series
• 4 GB RAM
• SSD Vertility 3

我们使用Debian 6操作系统，并配备官方（闭源）Radeon驱动程序。

- Thomaschaaf

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阅读这个问题时，我想知道：执行这个操作的每个部分所花费的时间占总时间的百分比是多少？等待中有多少时间用于JPEG编码和实际旋转操作？又有多少时间用于磁盘IO？这些问题的答案可能会对您的优化产生影响。 - csd

只需使用jpeg tran，它有一个很好的副作用，不会影响质量。 - datenwolf

你能提供一下你贴出的代码每个部分的时间吗？（在加载后，在转置后，在翻转后，在保存后）？ - Daniel Mošmondor

Answer 1

你可以执行无损旋转，这将只修改EXIF部分。这样旋转图片会更快。
同时查看jpegtran实用程序，它执行无损的JPEG修改。https://linux.die.net/man/1/jpegtran

- A.G.

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更改Exif方向标签可能是最快的方法。但并非所有图像查看器都支持它。jpegtran似乎是一个不错的解决方案。它只会部分重新压缩您的图像，这应该仍然非常快。 - Piotr Praszmo

若图片的宽和高都是8的倍数，你可以通过重新排列组件而无需重新压缩即可将其旋转90/180/270度。 - Martin Beckett

@MartinBeckett：请注意，大多数JPEG图像都以8的倍数维度存储，并在之后应用裁剪，因此jpegtran应该能够为大多数图像重新排序组件。 - datenwolf

Answer 2

有一个jpeg无压缩插件适用于 irfanview，可以旋转和调整图像大小（简单方式）而不需要重新压缩，也可以运行一个图像目录 - 这应该会快很多。

显卡可能没有帮助，你在opencv中几乎肯定是I/O限制，它并没有真正针对高速文件访问进行优化。

- Martin Beckett

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在这里，您将找到更多的实用程序，可以无损地进行旋转，而无需解压缩和再次压缩图像：http://jpegclub.org/losslessapps.html - Mārtiņš Možeiko

对于大量图像，缓冲和/或异步内存传输可以缓解I/O瓶颈 - 因此我不会说基于GPU的实现没有帮助。 - Ani

@ananthonline - 如果JPEG只是简单地旋转90度的倍数，那么您只需要重新排列每个8x8块中的压缩值。GPU在这方面并没有真正帮助，并且在随机内存读/写方面通常很慢，即使您已经将数据放在卡上。如果您正在重新压缩，则可能会更快，尽管使用SSE2的DCT非常快速。 - Martin Beckett

你需要重新压缩某些块，因为图像大小发生了变化，是吧？对于大型图像，即使这些块也会受益于GPU的大规模并行性。使用GPU时，解码+有损旋转选项变得可行。 - Ani

Answer 3

我不是jpeg和压缩主题的专家，但是由于您的问题几乎是I/O限制（假设您可以在没有重度编码/解码计算的情况下旋转），因此您可能无法在您拥有的GPU上加速它。 （不）幸运的是，您的参考是一个相当慢的Atom CPU。

我假设Radeon具有单独的主存储器。这意味着数据需要通过PCI-E进行通信，这是与CPU执行相比的额外延迟，并且如果未隐藏，则可以确定它是瓶颈。这是为什么使用OpenCV在GPU上的代码很慢的最有可能的原因（除了您执行两个内存绑定操作，transpose＆amp; flip，而不是一个操作）。

关键是通过使用多重缓冲尽可能地隐藏PCI-E传输时间。利用PCI-E的全双工能力，将GPU的传输与计算重叠，只有当所涉及的卡具有双DMA引擎，如高端Radeons或NVIDIA Quadro/Tesla cards时才能正常工作--我非常怀疑这一点。

如果您的GPU计算时间（旋转所需的时间）低于传输时间，您将无法完全重叠。 HD 4530具有相当慢的内存接口，仅具有12.8 Gb/s峰值，并且旋转核心应该相当受内存限制。但是，我只能估计，但我会说，如果您达到了约1.5 Gb/s（4x PCI-E AFAIK）的峰值PCI-E传输速率，计算核心将比传输快几倍，您将能够重叠非常少。

您可以简单地分别计时各个部分，而不需要复杂的异步代码，并且您可以估计在最佳重叠下可以获得多快的速度。

您可能要考虑的一件事是获取不会表现为PCI-E瓶颈的硬件，例如：

• 基于AMD APU的系统。在这些平台上，您将能够锁定页面内存并直接从GPU中使用它；
• 与主机共享主内存的集成GPU；
• 像移动Intel Ivy Bridge（例如i5-3427U）这样的快速低功耗CPU，其功耗几乎与Atom D525相当，但具有AVX支持，并且应该快几倍。

- pszilard