OpenCV Python：3通道float32图像读取的快速解决方案？

大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了OpenCV Python：3通道float32图像读取的快速解决方案？，大佬教程大佬觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。

如何解决OpenCV Python：3通道float32图像读取的快速解决方案？？

使用这种方法，可能没有太多的事情可以加快图像读取速度。我以为Matplotlib可能会更快，因为它直接以浮点数和RGB顺序读取，但是即使转换类型和通道顺序后，它也比OpenCV慢三倍。PIL比Matplotlib快一点，但仍然是OpenCV的两倍，因此无济于事，并且scikit- image的速度与PIL大致相同：

import matplotlib.image as mpimg
import cv2
import numpy as np
from skimage import io
from PIL import Image

import timeit
times = range(1000)

# matplotlib
start_time = timeit.default_timer()
for t in times:
    img = mpimg.imread('img1.png')
print("mpimg.imread(): ", timeit.default_timer() - start_time, "s")

# OpenCV
start_time = timeit.default_timer()
for t in times:
    img = cv2.cvtcolor(
        cv2.imread('img1.png'), cv2.color_BGR2RGB).astype(np.float32)/255.0
print("cv2.imread(): ", timeit.default_timer() - start_time, "s")

# scikit-image
start_time = timeit.default_timer()
for t in times:
    img = io.imread('img1.png').astype(np.float32)/255.0
print("io.imread(): ", timeit.default_timer() - start_time, "s")

# PIL
start_time = timeit.default_timer()
for t in times:
    img = np.asarray(Image.open('img1.png')).astype(np.float32)/255.0
print("Image.open(): ", timeit.default_timer() - start_time, "s")

相反，最好通过读取所有图像并将其保存为更好的格式以进行读取（即直接从字节读取）进行预处理，而不是使用图像读取器。您可以将图像序列化（刺入）到.p或.pickle文件中，然后将数据直接加载到列表中。这样，您只需要一次执行一次缓慢加载即可。正如DanMašek在下面的注释中指出的那样，对文件进行腌制意味着将其解压缩为原始数据，因此文件大小 将 大得多。您可以使用正确的类型和频道顺序创建与现在相同的列表（缓冲区），然后对列表进行腌制；培训时间到了，您可以加载泡菜文件；它的 方式 更快，超级简单：

with open(Training_file, mode='rb') as f:
    Training_data = pickle.load(f)

解决方法

def read_images(imagelist):
    buffer = list()
    for f in imagelist:
        # load single image,convert to float32
        img = cv2.imread(f).astype(np.float32)
        # changE interval from [0,255] to [0.0,1.0]
        img /= 255.0
        # leave out alpha chAnnel,if any
        if img.shape[2] == 4:
           img = img[:,:,0:3]
        buffer.append(img)
    return np.array(buffer)

大佬总结

以上是大佬教程为你收集整理的OpenCV Python：3通道float32图像读取的快速解决方案？全部内容，希望文章能够帮你解决OpenCV Python：3通道float32图像读取的快速解决方案？所遇到的程序开发问题。

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