python - 使用 octave 和 python 生成的图像的不同文件大小

Question

我正在使用 python (scikit-image) 和 octave 生成​​ 200 个图像，如下所示
Python3

import numpy as np
from skimage.io import imsave

images = [255*np.ones((100,100), dtype=np.uint8),  # white
             np.zeros((100,100), dtype=np.uint8)]  # black

for i in range(200): # save alternating black and white images
    imsave('%04d.png'%(i+1), images[i%2])

Octave

pkg load image;

im1 = 255*ones(100,100); # white
im2 = zeros(100,100);    # black
for i=1:200
    name = sprintf('%04d.png', i);
    if mod(i,2) == 0
        imwrite(im1, name);
    else
        imwrite(im2, name);
    end
end

接下来，我使用 ffmpeg 使用以下命令从这两组图像中生成两个视频(交替的白色和黑色帧)

ffmpeg -r 10 -loglevel quiet \
       -i ./%04d.png -c:v libx264 \
       -preset ultrafast -crf 0 ./out.mkv

这两种代码生成的图像文件大小不同。

Octave {白色:192 字节，黑色:98 字节}

Python {白色:120 字节，黑色:90 字节}

从这些 octave 和 python 图像生成的视频文件的大小彼此显着不同。

Octave {文件大小:60 KB}

Python {文件大小:116 KB}

为什么我们会有这种明显非常奇怪的行为？
编辑
由于有人建议该行为可能是由于 octave 和 python 使用不同的位深度来存储图像，我将 octave 代码更改为使用 8 位数字

im1 = uint8(255*ones(100,100)); # white
im2 = uint8(zeros(100,100));    # black

现在图像文件大小几乎相同

Octave {白色:118 字节，黑色:90 字节}

Python {白色:120 字节，黑色:90 字节}

但是视频文件的问题仍然相同， Octave :60K，python:116K

Answer 1

scikit-image(在底层使用 PIL)以 8 位格式保存 PNG，而 octave 使用 16 位(如下面@carandraug 所述，这是因为浮点数据在 Octave 中提供，PNG 不直接支持，因此数据被转换为 uint16)。仅此一项就可以解释大小的差异(尽管它们可能是编码器工作方式的其他细微差异)。

scikit 图像:

$ identify 000*.png
0001.png PNG 100x100 100x100+0+0 8-bit RGB 256c 120B 0.000u 0:00.000
0002.png[1] PNG 100x100 100x100+0+0 8-bit RGB 256c 90B 0.000u 0:00.000
0003.png[2] PNG 100x100 100x100+0+0 8-bit RGB 256c 120B 0.000u 0:00.000
0004.png[3] PNG 100x100 100x100+0+0 8-bit RGB 256c 90B 0.000u 0:00.000
0005.png[4] PNG 100x100 100x100+0+0 8-bit RGB 256c 120B 0.000u 0:00.000
0006.png[5] PNG 100x100 100x100+0+0 8-bit RGB 256c 90B 0.000u 0:00.000
0007.png[6] PNG 100x100 100x100+0+0 8-bit RGB 256c 120B 0.000u 0:00.000
0008.png[7] PNG 100x100 100x100+0+0 8-bit RGB 256c 90B 0.000u 0:00.000
0009.png[8] PNG 100x100 100x100+0+0 8-bit RGB 256c 120B 0.000u 0:00.000

Octave :

$ identify 000*.png
0001.png PNG 100x100 100x100+0+0 16-bit RGB 98B 0.000u 0:00.000
0002.png[1] PNG 100x100 100x100+0+0 16-bit RGB 192B 0.000u 0:00.000
0003.png[2] PNG 100x100 100x100+0+0 16-bit RGB 98B 0.000u 0:00.000
0004.png[3] PNG 100x100 100x100+0+0 16-bit RGB 192B 0.000u 0:00.000
0005.png[4] PNG 100x100 100x100+0+0 16-bit RGB 98B 0.000u 0:00.000
0006.png[5] PNG 100x100 100x100+0+0 16-bit RGB 192B 0.000u 0:00.000
0007.png[6] PNG 100x100 100x100+0+0 16-bit RGB 98B 0.000u 0:00.000
0008.png[7] PNG 100x100 100x100+0+0 16-bit RGB 192B 0.000u 0:00.000
0009.png[8] PNG 100x100 100x100+0+0 16-bit RGB 98B 0.000u 0:00.000

在我的机器上(ffmpeg 2.8.11-0ubuntu0.16.04.1)，两个视频最终都是 116KB。