最快的批量缩小JPEG图像的方法

Question

最快的批量缩小JPEG图像的方法

imageperformancejpegimage-resizingdownsampling

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如果硬件不是限制因素，如何以最快的方式缩小大量高分辨率jpeg图像？例如，如果我有一个包含20,000个jpeg图像的文件夹，这些图像的长宽比各不相同，但都相当大（接近4k分辨率），我想将每个图像调整为512x512。

我已经尝试了在一台性能很强的机器上使用Python pillow-simd与libjpegturbo以及多进程处理，其中包括一块V100 GPU（虽然我认为没有被充分利用），但仍需要约90分钟才能完成此工作。

是否有人知道能够利用强大GPU或具有其他重要速度优化的图像缩小方法？或者这就是图像缩小速度的最新技术水平？

- Austin

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我在这里展示和基准测试了几种方法 https://dev59.com/m2oy5IYBdhLWcg3wUcb_#51822265 - Mark Setchell

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请注意，由于您正在进行一些相当大的大小缩减，因此应尝试使用“shrink-on-load”，因为它会产生巨大的影响... https://dev59.com/vX_aa4cB1Zd3GeqP8dWK#32169224 - Mark Setchell

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我从未试过使用Pillow，但我认为那就是Image.draft()方法的作用...https://pillow.readthedocs.io/en/3.1.x/reference/Image.html - Mark Setchell

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请注意，如果您使用Python和GNU Parallel进行并行处理，应编写Python来接受整个文件名列表。这样，您可以使用parallel -X ...，它将尽可能多的图像名称传递给每个Python进程，而不是为每个图像启动一个全新的Python解释器，从而可以在许多图像上分摊启动Python的成本。 - Mark Setchell

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一个问题是关于质量你想做什么？你可以进行盲目抽样或者平均值。前者更快但往往会给出较差的结果。 - user3344003

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1个回答

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原文链接

- Brian · Answer 1

我过去有一些进行重型图像处理的经验。有一个名为OpenCV（计算机视觉）的开源框架，可以与Python、C++和Java一起使用。OpenCV使用矩阵（MAT）来进行各种图像操作——缩放很容易实现。这应该能给你一个大致的了解。

代码的Java版本可能看起来像这样：

import static org.opencv.imgproc.Imgproc.*;
import static org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs.imread;
import static org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs.imwrite;

//loop over your array of files here
Mat src  =  imread(myFilePath);
Mat resizeimage = new Mat();
Size scaleSize = new Size(512,512);
resize(src, resizeimage, scaleSize , 0, 0, INTER_AREA);
imwrite("C:\\File\\input.jpg", resizeimage);

如果你想进行超高速图像处理，C++ 会更适合。我使用带有 C++ 的 OpenCV 进行实时电影图像处理，它拥有足够的处理能力以每秒达到 36 帧的速度。而使用 Java，则只能达到每秒 4 帧的输出速度。