Python中的图像位操作

Question

我有一个应用程序，它接收来自包装有ctypes的相机API的JPEG数据指针，将其转换为wx.Image，并将图像显示为电影。

其中一个需要的功能是设置一个像素的两个分量等于第三个。例如，RGB格式的像素是（100,200,255），我想将R和B值设置为等于G或（200,200,200）。我需要为图像中的每个像素做他 ，同时保持一个体面的帧率。

我可以通过调用Image.GetData来访问我的wx.Image中的RGB值，它将以下列格式返回一个包含像素值的字符串：RGBRGBRGB ...我通过遍历该RGBRGBRGB串。

然而，这种幼稚的做法实在太慢，实现体面的FPS，因为（我认为）：

一）我通过图像中的每个像素迭代。

b）我正在做太多的数据复制。

我已经考虑将RGB数据转换为numpy，执行操作（我假设numpy会有更快的方式做这种事情），然后转换回wx.Image。不幸的是，我不能直接从原始数据转换为numpy，因为数据以JPEG形式出现，而不是以RGB位图形式出现。所以我需要从data-> wx.Image-> numpy array-> wx.Image。

我还考虑实现我自己的python缓冲区，它将在读取时返回例如G像素值而不是R和B值。我认为这将是理想的解决方案，因为它不需要数据复制或迭代过多，但我不知道如何去做这件事。我需要用C写这个缓冲区吗？是否有可能在纯Python中实现缓冲区并仍然处理原始内存？

所以，你认为我应该改善我的表现吗？我应该尝试numpy还是缓冲解决方案，还是有更简单的解决方案，我错过了？

我主要寻找创意/链接到相关的文档或实例，但是，如果某人想要写一些代码，然后这很好:)

感谢

Answer 1

你可以尝试使用Python Imaging Library（PIL） - 这是一个操作图像的库。

您可以在wxPython图像和PIL图像here之间找到有关转换的信息，或者您可以直接将jpeg加载到PIL图像中。

一旦你已经将您的WX图像转化为PIL图像我认为这会做你想做的（但我没有测试过）：

r, g, b = im.split()    # split the image into separate color planes 
im = Image.merge("RGB", (g, g, g)) # merge them back, using the green plane for each 

然后将其转换回一个wxPython的图像。

由于PIL是在C中实现的，并且为图像处理进行了优化，所以这应该比在Python中执行要快几个数量级。

Answer 2

如果您需要真正快速的图像处理，我建议您编写GLSL pixel shader并通过OpenGL和PyGame进行连接。 没有什么比像素着色器的处理速度快，因为每个像素都由视频卡上的GPU并行处理。 如果您需要测试像素着色器代码（用C的子集编写），最好使用RenderMonkey这样做 - 它是体面着色器开发IDE！

祝你好运！