将 PIL 对象转换为 numpy 时发生了什么？

Question

我正在用 [n_images, width, height, 3] 创建一个大的 numpy 数组。为此，我创建了一个空列表并附加了通过裁剪 RGB 图像并将它们转换为 numpy 数组创建的 numpy 数组。

我在尝试优化我的代码时遇到了一些非常奇怪的事情：

import time
from PIL import Image

im1=Image.open("random_png_image.png")
im2=Image.open("random_png_image.png").convert('RGB')

t1=time.time()
a1=np.asarray(im1)
t2=time.time()
a2=np.asarray(im2)
t3=time.time()

print("Converting to numpy without converting to RGB mode first took: %0,3f ms"%((t2-t1)*1000.0))
print("Converting to numpy after the image was converted to RGB first took: %0,3f ms"%((t3-t2)*1000.0))

我得到了巨大的不同：

第一个操作大约 80 毫秒
第二次大约 8 毫秒

这是为什么？ PIL 在将其转换为 numpy 数组时是否隐含地执行此操作 convert_to_rgb ？如果检查，两个 PIL 对象都具有 RGB 模式，所以很奇怪。有没有办法加快这个过程？我应该怎么做才能优化这个过程？不使用 PIL ？之后将它们转换为数组 ?

Answer 1

来自official documentation for Image.open：

Opens and identifies the given image file. This is a lazy operation; the function reads the file header, but the actual image data is not read from the file until you try to process the data

通过第一个操作，您正在计时从磁盘读取数据的过程。

将 PIL 对象转换为 numpy 时发生了什么？

What is happening when converting PIL objects to numpy?

optimization

numpy

python-imaging-library