保存图像文件的快速方法 Python
Fast way to save Image Files Python
我有一个包含 10 000 张图像的文件夹，我在 for 循环中一张一张地迭代，每次处理后我都将修改后的图像保存在一个文件中。执行的问题是即使处理 500 张图像也需要很长时间，我看到 CPU Windows 任务管理器中的使用率上升到 80%。
如何加速下面的代码？将所有处理过的图像保存在内存中并一次性写入？
from PIL import Image
from resizeimage import resizeimage
for imgnm in range(0, samples):
start = time.time()
filename=filenames[imgnm]
img = Image.open(os.path.join(imagedir,filename))
img=resizeimage.resize_crop(img, [700, 700])
(img.resize((700,700),Image.ANTIALIAS)).save(os.path.join(subdir,filename),quality=40)
img.close()
How to speed up below code?
- 使用最新的 Pillow 版本
- 改为使用 Pillow-SIMD（drop-in 替换至少具有 SSE4 的 CPU）
- 使用成本较低的过滤器来调整大小：
Image.BICUBIC 甚至 Image.BILINEAR
- 进行一次调整大小和一次裁剪（在调整大小之前），而不是同时使用
resizeimage 和 img.resize。
- 将图像保存为快速格式。不同的格式以不同的速度运行。 PNG 是最慢的，而 JPEG 和 TIFF 是最快的。
我有一个包含 10 000 张图像的文件夹，我在 for 循环中一张一张地迭代，每次处理后我都将修改后的图像保存在一个文件中。执行的问题是即使处理 500 张图像也需要很长时间，我看到 CPU Windows 任务管理器中的使用率上升到 80%。
如何加速下面的代码？将所有处理过的图像保存在内存中并一次性写入？
from PIL import Image
from resizeimage import resizeimage
for imgnm in range(0, samples):
start = time.time()
filename=filenames[imgnm]
img = Image.open(os.path.join(imagedir,filename))
img=resizeimage.resize_crop(img, [700, 700])
(img.resize((700,700),Image.ANTIALIAS)).save(os.path.join(subdir,filename),quality=40)
img.close()
How to speed up below code?
- 使用最新的 Pillow 版本
- 改为使用 Pillow-SIMD（drop-in 替换至少具有 SSE4 的 CPU）
- 使用成本较低的过滤器来调整大小：
Image.BICUBIC甚至Image.BILINEAR - 进行一次调整大小和一次裁剪（在调整大小之前），而不是同时使用
resizeimage和img.resize。 - 将图像保存为快速格式。不同的格式以不同的速度运行。 PNG 是最慢的，而 JPEG 和 TIFF 是最快的。