我有一个用例,我必须在搜索后找到实时视频每一帧的连续 rgb 像素颜色计数,我发现了一段代码,它做同样的事情,但性能方面需要大约 3 秒才能给我输出,但在在我的情况下,我必须尽快进行此计算,可能是 1 秒内 25 帧。有人可以通过重构以下代码来帮助我弄清楚如何做到这一点
from PIL import Image
import timeit
starttime = timeit.default_timer()
with Image.open("netflix.png") as image:
color_count = {}
width, height = image.size
print(width,height)
rgb_image = image.convert('RGB')
for x in range(width):
for y in range(height):
rgb = rgb_image.getpixel((x, y))
if rgb in color_count:
color_count[rgb] += 1
else:
color_count[rgb] = 1
print('Pixel Count per Unique Color:')
print('-' * 30)
print(len(color_count.items()))
print("The time difference is :", timeit.default_timer() - starttime)
输出:
每个独特颜色的像素数:
130869
时差为:3.9660612
最佳答案
您需要使用 Numpy 或 OpenCV 来在 Python 中进行快速图像处理。我做了一个 9 色版的帕丁顿熊:
from PIL import Image
import numpy as np
# Open Paddington and make sure he is RGB - not palette
im = Image.open('paddington.png').convert('RGB')
# Make into Numpy array
na = np.array(im)
# Arrange all pixels into a tall column of 3 RGB values and find unique rows (colours)
colours, counts = np.unique(na.reshape(-1,3), axis=0, return_counts=1)
print(colours)
print(counts)
结果
[[ 14 48 84]
[ 19 21 30]
[ 33 108 163]
[ 33 152 190]
[ 72 58 58]
[ 96 154 210]
[180 89 64]
[205 210 200]
[208 151 99]]
[20389 40269 12820 1488 17185 25371 17050 16396 9032]
这意味着 RGB(14,48,84) 有 20,389 个像素,依此类推。
在我的 Mac 上,400x400 图像需要 125 毫秒,这将为您提供 8 fps,因此您最好至少拥有 4 个 CPU 内核并使用它们来获得 25+ fps。
更新
我认为你实际上可以比这快得多。如果您将每个像素的点积与 [1,256,65536] 相乘,您将得到每个像素的单个 24 位数字,而不是 3 个 8 位数字。然后找到唯一值要快得多。看起来像这样:
# Open Paddington and make sure he is RGB - not palette
im = Image.open('paddington.png').convert('RGB')
# Make into Numpy array
na = np.array(im)
# Make a single 24-bit number for each pixel
f = np.dot(na.astype(np.uint32),[1,256,65536])
nColours = len(np.unique(f)) # prints 9
在我的 Mac 上这需要 4 毫秒而不是 125 毫秒:-)
关键词 :Python、Numpy、PIL/Pillow、图像处理、计算独特颜色、计算颜色。
关于python-imaging-library - 查找图像 rgb 像素颜色计数的最快方法,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59669715/