用于Python的Numba感知的BlurHash编解码器实现
blurhash-numba的Python项目详细描述
blurhash numba：最快的python3blurhash实现，由numba提供支持
什么是BlurHash？在
BlurHash是图像占位符的紧凑表示。在
BlurHash编码器使用图像，并提供短字符串（仅20-30个字符！）表示图像占位符的。您可以在服务的后端执行此操作，并将字符串与图像一起存储。当您向任何客户机发送数据时，您同时发送指向图像的URL和BlurHash字符串。然后，您的客户机接收字符串，并将其解码为一个图像，该图像在通过网络加载时显示。字符串足够短，可以轻松地适应您使用的任何数据格式。例如，可以很容易地将其添加为JSON对象中的字段。在
总而言之：
在
阅读更多关于算法here。在
安装
您可以使用pip3安装blurhash-numba
$ pip3 install blurhash-numba
如果还没有安装，Pillow（PIL）和{
使用
编码
Asblurhash_numba.encode接受numpy数组形式的图像。您可以使用Pillowpython库转换图像文件。在
fromblurhash_numbaimportencodefromPILimportImageimportnumpyasnpimage=Image.open("256.jpg")
image
image_array=np.array(image.convert("RGB"),dtype=np.float)blurhash_code=encode(image_array,x_components=4,y_components=3)
blurhash_code'LtL#LZR*x]jG.TRkoeayIUofM{R*'
y_components和x_components参数调整
哈希图像中的垂直和水平AC分量。两个参数必须
是>= 1和{
解码
fromblurhash_numbaimportdecodefromPILimportImageimportnumpyasnpblur_img=Image.fromarray(np.array(decode(blur_hash,256,256)).astype('uint8'))
blur_img
测试
在虚拟环境中使用pytest运行测试套件
$ pytest
常见问题解答
我为什么要用blurhash numba？在
这是目前Python中BlurHash算法（编码和解码）的最快实现，因为它使用numba直接将Python+NumPy代码转换为快速机器代码。它比halcy/blurhash-python快30-70倍，比woltapp/blurhash快2-4倍。在
如何选择X和Y分量的数量？在
这有点取决于口味。选择的组件越多，占位符中保留的信息就越多，但是BlurHash字符串的长度就越长。而且，它并不总是有太多的组件好看。我们通常是4乘3，这似乎达到了一个很好的平衡。在
但是，您应该根据图像的纵横比调整组件的数量。例如，非常宽的图像应该有更多的X分量和更少的Y分量。在
这个实现中的punch参数是什么？在
它是一个调整解码图像对比度的参数。1表示正常，较小的值将使效果更微妙，而较大的值将使效果更强。这基本上是一个设计参数，可以用来调整外观。在
从技术上讲，它的作用是放大或缩小交流元件的比例。在
学分
此项目基于halcy/blurhash-python的纯python BlurHash实现。
另外，由woltapp/blurhash提供的原始实现也是值得赞扬的。在
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