PIL 与 Python-GD 的裁剪和调整大小对比

Question

我正在创建自定义图像，稍后将其转换为 Seadragon AJAX 的图像金字塔。图像和图像金字塔是使用 PIL 创建的。目前需要几个小时才能生成大约 100 张图片的图像和图像金字塔，这些图片的宽度和高度之和约为 32,000,000 x 1000（是的，图像非常长且窄）。性能与我尝试过的另一种算法大致相似（即 deepzoom.py）。我计划看看 python-gd 是否会表现得更好，因为它的大部分功能都是用 C 编码的（来自 GD 库）。我认为性能会显着提高，但我很想听听其他人的意见。特别是 PIL（使用 Image.ANTIALIAS）中的调整大小和裁剪速度很慢。如果我使用 Python-GD，这会显着改善吗？

预先感谢您的意见和建议。

编辑：PIL 和 python-GD 之间的性能差异似乎很小。我将重构我的代码以减少性能瓶颈并包括对多个处理器的支持。我已经测试了 python 'multiprocessing' 模块。结果令人鼓舞。

Answer 1

PIL主要是C语言。

抗锯齿速度很慢。关闭抗锯齿功能后，速度会发生什么变化？

Answer 2

VIPS 包含快速的 deepzoom 创建器。我对 deepzoom.py 进行了计时，在我的机器上我看到：

$ time ./wtc.py 
real    0m29.601s
user    0m29.158s
sys     0m0.408s
peak RES 450mb

其中 wtc.jpg 是 10,000 x 10,000 像素 RGB JPG 图像，而 wtc.py > 正在使用这些设置。

VIPS 的速度大约是原来的三倍，但需要四分之一的内存：

$ time vips dzsave wtc.jpg wtc --overlap 2 --tile-size 128 --suffix .png[compression=0]
real    0m10.819s
user    0m37.084s
sys     0m15.314s
peak RES 100mb

我不知道为什么 sys 的速度要高得多。