问题描述
我一直在使用Python 3和Numpy来处理图像处理任务,在此过程中,我将小图块组装成一个完整的大图像。
我会这样做:
canvas = np.zeros((max_y + tilesize_y, max_x + tilesize_x, 3), dtype='uint8')
其中max_x
, max_y
是单个图像图块的最大起始坐标。
然后我将图像粘贴到这个大画布上,如下所示:
canvas[jj['YStart']: jj['YStart'] + tilesize_y, jj['XStart']: jj['XStart'] + tilesize_x] = temp_img
其中jj
是文件列表的条目,它记录每个图块的开头位置。
我想知道是否可以使用Python在VIPS中实现类似的操作?
1楼
VIPS没有破坏性的操作:您只能构建新映像,不能修改现有映像。 这个限制就是为什么vips可以执行自动并行化和操作缓存之类的事情的原因。
在幕后,它具有一些额外的设备,可以使这种效率不如听起来的低。 您可以这样解决您的问题:
#!/usr/bin/python
import sys
import random
from gi.repository import Vips
# make vips leaktest itself .. this also reports a memory high-water mark
# you'll get a small speedup if you comment this out
Vips.leak_set(True)
composite = Vips.Image.black(10000, 10000)
for filename in sys.argv[1:]:
tile = Vips.Image.new_from_file(filename, access = Vips.Access.SEQUENTIAL)
x = random.randint(0, 10000)
y = random.randint(0, 10000)
composite = composite.insert(tile, x, y)
composite.write_to_file("output.tif")
这里是所有vips运算符的可搜索列表:
插入文档在这里:
尽管您似乎为每次迭代都制作了一个新的(巨大的)映像,但实际上,在您的背后vip后面将共享这些映像,并且仅创建所需的位。 另外,在打开时设置“顺序”提示意味着vips可以在写入最终tiff时流式传输子图像。
像这样运行:
$ time ./insert.py ~/pics/k*.jpg
memory: high-water mark 53.81 MB
real 0m1.913s
user 0m0.939s
sys 0m0.266s
$ ls ~/pics/k*.jpg | wc
8 8 278
粘贴8张大jpg图像。 报告的内存使用是用于像素缓冲区的,不包括所有内存。 如果尝试混合粘贴RGB和RGBA图像,此脚本将中断,您需要添加一些内容来处理alpha通道。
(实际上有一个破坏性的粘贴操作:
它确实需要修改图像的绘画盒风格的程序,不适合一般使用)