Рубрика «pillow»

Стоп, что? В смысле «всего»? Разве преобразование из одного формата в другой нельзя сделать за одно копирование, а лучше вообще без копирования?

Да, это кажется безумием, но более привычные методы преобразования картинок работают в 1,5-2,5 раза медленнее (если нужен не read-only объект). Сегодня я покопаюсь в кишках обеих библиотек, расскажу почему так получилось и кто виноват. А также покажу финальный результат, который работает так же, только быстрее. Никаких репозиториев или пакетов не будет, только рассказ и рабочий код в конце. Но давайте обо всём по порядку.

PillowЧитать полностью »

На определённом этапе разработки своей игры я осознал, что мне нужна система диалогов с лицами-аватарами.

Поэтому я решил создать генератор лиц на основе знаменитой игры Papers, Please.

Как я сгенерировал на Python тысячу лиц для своей игры - 1

Генератор лиц Dukope (из Papers, Please)

Сбор данных

Я скачал примерно 50 портретов с pixabay.com (все изображения имеют лицензию CC и не требуют указания авторства).

Затем я вырезал фон каждого изображения в Photoshop (просто выбрал всё инструментом выделения многоугольника и нажал на Delete). В дальнейшем я планировал воспользоваться эффектом cutout , чтобы скрыть все недочёты.

Как я сгенерировал на Python тысячу лиц для своей игры - 2

Изображения с удалённым фоном
Читать полностью »

Это обзор функциональности, появившейся в Pillow 5.4: применение трехмерных таблиц поиска (3D lookup tables, 3D LUT) для трансформации цвета. Эта техника широко распространена в обработке видео и 3D-играх, однако мало графических библиотек могли похвастаться их поддержкой до этого.

Трехмерные таблицы поиска дают большую гибкость в описании цветовых трансформаций, но самое главное трансформации выполняются за одинаковое время, какими бы сложными они не были.

from PIL import Image, ImageFilter

def washout(r, g, b):
    h, s, v = _rgb_to_hsv(r, g, b)
    if 0.3 < h < 0.7:
        s = 0
    return _hsv_to_rgb(h, s, v)

im = Image.open('./Puffins.jpg')
im = im.filter(ImageFilter.Color3DLUT.generate(17, washout))

Функция, полностью написанная на Пайтоне, применяется к 16,6-мегапиксельной картинке за 75ms.

Трансформация цвета: поиски в прореженном столе - 1

Работа с изображениями и так ресурсоемка, поэтому я обожаю алгоритмы, которые позволяют убрать сложность от входных параметров. Пять лет назад я реализовал в Pillow гауссово размытие, работающее за одинаковое время для любого радиуса. Не так давно я рассказал как можно уменьшить изображение за константное время с минимальной потерей качества. Сегодня я покажу для каких задач можно применять 3D LUT, какие у нее ограничения и похвастаюсь достигнутой производительностью в Pillow-SIMD.

Читать полностью »

Однажды в одном из проектов в мои руки попал фискальный принтер. Мы каждый день сталкиваемся с этими устройствами, когда совершаем платежи в магазинах, но мало кто догадывается что на самом деле они из себя представляют. Не буду вдаваться в подробности их работы, просто скажу, что это такие штучки, которые печатают чеки с данными о покупке на специальной термобумаге (да-да, почти во всех фискальных принтерах нет чернил!).

Я должен был разобраться как получить состояние функционирования фискального принтера и его внутренние параметры настройки. Задача давно выполнена, а фискальный принтер был надолго заброшен в дальний угол… Пока в мою голову не пришла идея немного покреативить :D

Такие принтеры позволяют печатать монохромные картинки. Когда я вдоволь наигрался с печатью котиков, эмблем и фотографий коллег, я решил замахнуться на печать длинного гобелена по мотивам сериала, в котором постоянно кого-то убивали со словами «зима близко».

На выходе получился вот такой ролик:

Подробные действия для печати гобелена на языке python под катом ниже.
Читать полностью »

Тема сегодняшнего разговора — чему же научился Python за все годы своего существования в работе с изображениями. И действительно, кроме старичков родом из 1990 года ImageMagick и GraphicsMagick, есть современные эффективные библиотеки. Например, Pillow и более производительная Pillow-SIMD. Их активный разработчик Александр Карпинский (homm) на MoscowPython сравнил разные библиотеки для работы с изображениями на Python, представил бенчмарки и рассказал о неочевидных особенностях, которых всегда хватает. В этой статье расшифровка доклада, который поможет вам выбрать библиотеку под свое приложение, и сделать так, чтобы она работало максимально эффективно.

О спикере: Александр Карпинский работает в компании Uploadcare и занимается сервисом быстрой модификации изображений на лету. Участвует в разработке Pillow — популярной библиотеки для работы с изображениями на Python, развивает собственный форк этой библиотеки — Pillow-SIMD, который использует современные инструкции процессоров для наибольшей производительности.
Читать полностью »

Доброго утра Хабру. Читал вчера статью о хэш-стеганографии через социальные сети, и пришла мне в голову мысль сделать что-то более оптимальное в плане объёма выходных данных. Получилось что-то более-менее работоспособное и даже оптимизированное (в отличие от proof-of-concept romabibi), поэтому, как и обещал, пишу статью.

Что ж, поздороваюсь с вами ещё раз: Стойкое шифрование данных в PNG - 1, и добро пожаловать под кат.
Читать полностью »

Я продолжаю подробно рассказывать о приемах оптимизации, позволивших мне написать самый быстрый ресайз изображений на современных x86 процессорах. На этот раз речь пойдет о преобразовании вычислений с плавающей точкой в вычисления с целыми числами. Сперва я расскажу немного теории, как это работает. Затем вернусь к реальному коду, в том числе SIMD-версии.

В предыдущих частях:

Часть 0
Часть 1, общие оптимизации
Часть 2, SIMD

Читать полностью »

На Yelp хранится более 100 миллионов пользовательских фотографий, от картинок ужинов и причёсок до одной из наших последних фич, #yelfies. Эти изображения составляют основную часть трафика для пользователей приложения и веб-сайта, а их хранение и передача обходятся недёшево. Стараясь предоставить людям наилучший сервис, мы усиленно работали над оптимизацией всех фотографий и добились среднего уменьшения размера на 30%. Это экономит людям время и трафик, а также сокращает наши расходы на обслуживание этих изображений. Ах да, и мы сделали это без ухудшения качества фотографий!

Исходные данные

Yelp хранит пользовательские фотографии уже 12 лет. Мы сохраняем lossless-форматы (PNG, GIF) как PNG, а все остальные форматы в JPEG. Для сохранения файлов используются Python и Pillow, а загрузки фотографий начинаются примерно с такого сниппета:

# do a typical thumbnail, preserving aspect ratio
new_photo = photo.copy()
new_photo.thumbnail(
    (width, height),
    resample=PIL.Image.ANTIALIAS,
)
thumbfile = cStringIO.StringIO()
save_args = {'format': format}
if format == 'JPEG':
    save_args['quality'] = 85
new_photo.save(thumbfile, **save_args)

Читать полностью »

Это продолжение цикла статей о том, как я занимался оптимизацией и получил самый быстрый ресайз на современных x86 процессорах. В каждой статье я рассказываю часть истории, и надеюсь подтолкнуть еще кого-то заняться оптимизацией своего или чужого кода. В предыдущих сериях:

Часть 0
Часть 1, общие оптимизации

В прошлый раз мы получили ускорение в среднем в 2,5 раза без изменения подхода. В этот раз я покажу, как применять SIMD-подход и получить ускорение еще в 3,5 раза. Конечно, применение SIMD для обработки графики не является ноу-хау, можно даже сказать, что SIMD был придуман для этого. Но на практике очень мало разработчиков используют его даже в задачах обработки изображений. Например, довольно известные и распространенные библиотеки ImageMagick и LibGD написаны без использования SIMD. Отчасти так происходит потому, что SIMD-подход объективно сложнее и не кроссплатформенный, а отчасти потому, что по нему мало информации. Довольно просто найти азы, но мало детальных материалов и разбора реальных задач. От этого на Stack Overflow очень много вопросов буквально о каждой мелочи: как загрузить данные, как распаковать, запаковать. Видно, что всем приходится набивать шишки самостоятельно.

Читать полностью »

В пилотной части я рассказал о задаче как можно подробнее. Рассказ получился долгим и беспредметным — в нем не было ни одной строчки кода. Но без понимания задачи очень сложно заниматься оптимизацией. Конечно, некоторые техники можно применять, имея на руках только код. Например, кешировать вычисления, сокращать ветвления. Но мне кажется, что некоторые вещи без понимания задачи просто никогда не сделать. Это и отличает человека от оптимизирующего компилятора. Поэтому ручная оптимизация все еще играет огромную роль: у компилятора есть только код, а у человека есть понимание задачи. Компилятор не может принять решение, что значение "4" достаточно случайно, а человек может.

Как я сделал самый быстрый ресайз изображений. Часть 1, общие оптимизации - 1

Напомню, что речь пойдет об оптимизации операции ресайза изображения методом сверток в реально существующей библиотеке Pillow. Я буду рассказывать о тех изменениях, что я делал несколько лет назад. Но это не будет повторение слово-в-слово: оптимизации будут описаны в порядке, удобном для повествования. Для этих статей я сделал в репозитории отдельную ветку от версии 2.6.2 — именно с этого момента и будет идти повествование.

Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js