Можно ли выполнять небезопасную обработку изображений в Python?
Как и в случае с C#, я столкнулся с жесткой стеной при обработке пикселей в Python, поскольку метод getPixel из Image просто работает слишком медленно.
Можно ли получить прямой доступ к изображению в памяти, как это делает LockBits в С#? Это заставит мою программу работать намного быстрее.
Спасибо,
Отметка
Ничего "небезопасного" в этом нет.
Как только вы поймете, как работает Python, станет очевидным, что вызов метода для получения информации о каждом пикселе будет медленным.
Прежде всего, хотя вы не даете никакой информации об этом, я предполагаю, что вы используете "Pillow" - библиотеку изображений Python (PIL), которая является наиболее известной библиотекой для обработки изображений с использованием Python. Поскольку это сторонний пакет, ничто не обязывает вас его использовать. (PIL имеет метод getpixel для изображений, но не getPixel)
Один простой способ получить все данные поддающимся манипулированию способом — создать объект bytearray данных изображения — учитывая изображение в переменной img, которую вы можете сделать:
data = bytearray(img.tobytes())
Вот и все, у вас есть линейный доступ ко всем данным вашего изображения. Чтобы добраться до определенного пикселя, вам нужно получить ширину изображения, высоту и количество байтов на пиксель. Более поздний не является прямым атрибутом изображения в PIL, поэтому вы должны вычислить его с учетом mode изображения. Наиболее распространенными типами изображений являются RGB, RGBA и L.
Итак, если вы хотите написать прямоугольник в «x, y, width, size» на изображении, вы можете сделать это:
def rectangle(img, x,y, width, height):
data = bytearray(img.tobytes())
blank_data = (255,) * witdh * bpp
bpp = 3 if data.mode == 'RGB' else 4 if data.mode == 'RGBA' else 1
stride = img.width * bpp
for i in range(y, y + height):
data[i * stride + x * bpp: i * stride + (x + width) * bpp)] = blank_data
return Image.frombytes(img.mode, (img.width, img.height), bytes(data))
То есть используется не сильно, а для простых манипуляций. Люди, которым необходимо применять фильтры и другие более сложные алгоритмы к изображениям с помощью Python, обычно получают доступ к изображению с помощью numpy — высокопроизводительного пакета обработки данных Python, который тесно связан с множеством других пакетов, которые имеют вещи, специфичные для изображений — обычно устанавливаются как scipy .
Итак, чтобы получить изображение в виде ndarray, которое уже выполняет все вышеуказанные преобразования координат -> байты за вас, вы можете использовать:
import scipy.misc
data = scipy.misc.imread(<filename>)
(Проверьте документы по адресу https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/ )
