Преобразование Python изображения PIL в массив NumPy очень медленно

Question

Я оцениваю модель Tensorflow на открытых кадрах видео.Мне нужно преобразовать входящий образ PIL в измененный массив NumPy так, чтобы я мог выполнить вывод на нем.Но я вижу, что преобразование образа PIL в массив NumPy занимает около 900+ миллисекунд на моем ноутбуке с 16 ГБ памяти и 2,6 ГГц процессором Intel Core i7.Мне нужно уменьшить это до нескольких миллисекунд, чтобы я мог обрабатывать несколько кадров в секунду на моей камере.

Кто-нибудь может подсказать, как ускорить приведенный ниже метод?

def load_image_into_numpy_array(pil_image):
    (im_width, im_height) = pil_image.size
    data = pil_image.getdata()

    data_array = np.array(data)

    return data_array.reshape((im_height, im_width, 3)).astype(np.uint8)

При дальнейшем инструментировании я понял, что np.array(data) занимает большую часть времени ... близко к 900+миллисекунды.Таким образом, преобразование данных изображения в массив numpy является реальным виновником.

Answer 1

Вы можете просто позволить numpy управлять преобразованием, а не изменять себя.

def pil_image_to_numpy_array(pil_image):
    return np.asarray(pil_image)  

Вы конвертируете изображение в формат (высота, ширина, канал).Это преобразование по умолчанию, которое выполняет функция numpy.asarray для изображения PIL, поэтому явное изменение формы не должно быть необходимым.