如何在Python中高效模拟图像压缩伪影？

Question

我正在使用模拟图像训练神经网络，而在真实生活中出现的一种情况是低质量的JPEG压缩。它以特定方式模糊了尖锐的边缘。有没有一种有效的方法来模拟这些效果？我的意思是创建一个干净输入的损坏版本。这些图像是灰度的，并存储为numpy数组。

- Mastiff

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把它们写成低质量的JPEG文件，然后再读回来，也许可以吗？ - Mark Setchell

我正在考虑，也许可以写入ramdisk。模拟本身非常快，因此我不想通过读/写磁盘来限制它。 - Mastiff

请看这里，了解如何使用io.BytesIO将JPEG写入内存 https://dev59.com/t67la4cB1Zd3GeqPaUi2#52281257 - Mark Setchell

看起来我有一个使用imageio.imwrite()和imread()，加上io.BytesIO的解决方案。谢谢。 - Mastiff

太好了！随意为所有人编写并参考自己的问题答案，然后接受它是正确的并获得积分...完全没问题。 - Mark Setchell

Answer 1

感谢评论中的回答，这里提供一种解决方案，使用标准的Python库将图像保存为JPEG格式，并在内存中重新读取。

import io
import imageio

# Image is 2D numpy array, q is quality 0-100
def jpegBlur(im,q):
  buf = io.BytesIO()
  imageio.imwrite(buf,im,format='jpg',quality=q)
  s = buf.getbuffer()
  return imageio.imread(s,format='jpg')

在我的函数中，我也对图像进行了预处理和后处理，将其从float64转换为uint8，然后再转回来，但这是基本思路。

- Mastiff