在python库中导入和裁剪jpeg的快速方法

Question

我有一个python应用程序，它可以导入200k+个图像，并将裁剪后的图像呈现给pyzbar以解释条形码。裁剪是有帮助的，因为图像上有多个条形码，而且，假设pyzbar在给定较小图像时速度会更快一些。在

目前我正在使用枕头导入和裁剪图像。在

平均来说，导入和裁剪图像需要262毫秒，pyzbar需要8毫秒。在

一次典型的跑步时间约为21小时。在

我想知道除了枕头以外的图书馆是否可以在装载/裁剪方面提供实质性的改进。理想情况下，这个库应该可以在MacOS上使用，但是我也可以在一个虚拟的Ubuntu机器上运行整个程序。在

我正在开发一个可以在并行进程中运行的版本，这将是一个很大的改进，但如果我可以从另一个库获得25%或更多的速度提升，我也会添加这一点。在

Answer 1

您可以看看PyTurboJPEG，它是一个libjpeg-turbo的Python包装器，在解码大JPEG图像时，它具有惊人的快速重新缩放（1/2、1/4、1/8），返回努比·恩达雷方便图像裁剪。另外，JPEG图像编码速度也很快。在

from turbojpeg import TurboJPEG

# specifying library path explicitly
# jpeg = TurboJPEG(r'D:\turbojpeg.dll')
# jpeg = TurboJPEG('/usr/lib64/libturbojpeg.so')
# jpeg = TurboJPEG('/usr/local/lib/libturbojpeg.dylib')

# using default library installation
jpeg = TurboJPEG()

# direct rescaling 1/2 while decoding input.jpg to BGR array
in_file = open('input.jpg', 'rb')
bgr_array_half = jpeg.decode(in_file.read(), scaling_factor=(1, 2))
in_file.close()

# encoding BGR array to output.jpg with default settings.
out_file = open('output.jpg', 'wb')
out_file.write(jpeg.encode(bgr_array))
out_file.close()

还提供了libjpeg turbo预构建的macOS和Linux二进制文件here。在