python打开图像慢，建议提高速度？答案

【问题标题】：Slow image opening python, recommendation for increased speed?python打开图像慢，建议提高速度？
【发布时间】：2016-07-14 16:21:22
【问题描述】：

我正在做一些非常基本的图像增强来训练卷积网络，而且速度非常慢。我想知道是否有人对在 python 中打开、翻转和关闭图像的更快方法有建议？它有大约 100,000 张图像要处理，需要几个小时。

print 'Example of image in train.txt: ' + image_file[0]
print 'Example of annotation in train.txt: ' + annot_file[0]
train_file.close()

for i in range(len(image_file)):
    temp_image = imread(image_file[i])
    temp_annot = imread(annot_file[i])

    temp_image_name = image_file[i][:-4] + '_augmented_lrflip.png'
    temp_annot_name = annot_file[i][:-4] + '_augmented_lrflip.png'
    imsave(temp_image_name,np.fliplr(temp_image))
    imsave(temp_annot_name,np.fliplr(temp_annot))

    image_file.append(temp_image_name)
    annot_file.append(temp_annot_name)

    temp_image_name = image_file[i][:-4] + '_augmented_lr_ud_flip.png'
    temp_annot_name = annot_file[i][:-4] + '_augmented_lr_ud_flip.png'
    imsave(temp_image_name,np.fliplr(np.flipud(temp_image)))
    imsave(temp_annot_name,np.fliplr(np.flipud(temp_annot)))

    image_file.append(temp_image_name)
    annot_file.append(temp_annot_name)

    temp_image_name = image_file[i][:-4] + '_augmented_udflip.png'
    temp_annot_name = annot_file[i][:-4] + '_augmented_udflip.png'
    imsave(temp_image_name,np.flipud(temp_image))
    imsave(temp_annot_name,np.flipud(temp_annot))

    image_file.append(temp_image_name)
    annot_file.append(temp_annot_name)

train_file_mod = open('train_augmented.txt', 'wb')
for i in range(len(image_file)):
    train_file_mod.write(image_file[i] + ' ' + annot_file[i] + '\n')

train_file_mod.close()

【问题讨论】：

标签： python numpy python-imaging-library

【解决方案1】：

我建议使用Keras（这是在 Theano 或 TensorFlow 之上的深度学习抽象层）。它已经内置了ImageDataGenerator。您基本上可以使用它从数据集中生成不同的图像（旋转、展开、填充）。

【讨论】：

我改用了 cv2.imwrite，它的速度要快得多。它似乎解决了我的问题。不过，我会看看 keras 以备将来使用。

【解决方案2】：

我会试试 PIL 或 Pillow 包。

PIL 文档：http://www.pythonware.com/products/pil/

枕头文档：https://pillow.readthedocs.io/en/3.3.x/

如果您想将图像转换为 numpy 数组并以这种方式处理它们，这里有一些示例： http://code.activestate.com/recipes/577591-conversion-of-pil-image-and-numpy-array/

【讨论】：