在一张图像中裁剪多个边界框的最有效/最快的方法，超过数千张图像？答案

【问题标题】：Most efficient/quickest way to crop multiple bounding boxes in 1 image, over thousands of images?在一张图像中裁剪多个边界框的最有效/最快的方法，超过数千张图像？
【发布时间】：2020-01-16 20:02:20
【问题描述】：

我有一个包含大约 3000 张图像的数据集，如果我有它们位置的边界框坐标，我想裁剪每个图像的多个区域。唯一的问题是我的代码非常慢，我尝试过分析和使用 Cython，但有边际改进。我正在使用 Pillow 库进行裁剪，他们可能是实现此任务的更快方法吗？

边界框位置存储在 CSV 文件中。下面的代码遍历每个文件

train_label=pd.read_csv("train.csv")
for i in range(len(train_label.index)):
    name=train_label["image_id"][i]; labels=train_label["labels"][i]; 
    split_images(name,labels)

以及下面的重载功能。

def split_images(name, labels):
boundingboxes = np.array(labels.split(' ')).reshape(-1, 5)
for (unicode, x, y, w, h) in boundingboxes:
    try:

    # Create target Directory

        os.mkdir('unicodes/{}'.format(str(unicode)))
    except FileExistsError:
        None

    (x, y, w, h) = (int(x), int(y), int(w), int(h))
    imsource = Image.open('train_images/{}.jpg'.format(name))
    cropped_image = imsource.crop((x, y, x + w, y + h))
    cropped_image.save('unicodes/{}/{}.jpg'.format(unicode, name))

如果有帮助，我将在 Google 云平台上远程运行代码。

【问题讨论】：

每张图像的裁剪区域是否总是相同，或者至少总是相同数量的裁剪？使用您的代码，您可以多次打开和关闭图像，每次裁剪一次。 ImageMagick 可以打开图像一次并使用括号处理在多个位置进行裁剪，如果您创建的命令提前知道所有裁剪。您还可以将图像一次转换为内存映射格式，以便每次打开都更快。您也可以查看 VIPS。它甚至是一个更快的工具，虽然我没有使用它的经验。
恐怕每个图像都不同。干杯我会检查出来！
如果你有一个不错的 CPU，多线程或多处理可能会给你带来显着的加速......类似于让你从这里开始 stackoverflow.com/a/51822265/2836621

标签： python performance image-processing python-imaging-library

【解决方案1】：

图片有多大？

可能值得研究一下枕头performance page 上的其他一些库建议，尤其是在效率方面。

ImageMagick 是我的第一个想法。它非常强大，可以从命令行运行（参见docs）。批量裁剪整个文件夹很简单，尽管我不确定如何在不同区域裁剪每个图像（必须有办法）。一个 hacky 但可行的解决方案可能是使用 python 来处理 csv 并生成 ImageMagic 调用。

抱歉没有明确的解决方案。

【讨论】：

【解决方案2】：

您正在为每个裁剪位置解码整个图像。尝试将循环更改为：

def split_images(name, labels):
    imsource = Image.open('train_images/{}.jpg'.format(name))
    boundingboxes = np.array(labels.split(' ')).reshape(-1, 5)

    for (unicode, x, y, w, h) in boundingboxes:
        try:
            # Create target Directory
            os.mkdir('unicodes/{}'.format(str(unicode)))
        except FileExistsError:
            None

        (x, y, w, h) = (int(x), int(y), int(w), int(h))
        cropped_image = imsource.crop((x, y, x + w, y + h))
        cropped_image.save('unicodes/{}/{}.jpg'.format(unicode, name))

您在循环中也有mkdir，如果可以的话，将其移出可能会有所帮助。也许先通过labels 以获得需要创建的唯一目录名称数组。

你可以试试其他的图像处理库，但是裁剪和保存非常简单，所以我怀疑它是否会有很大的不同。

我猜这是在训练一个网络，对吗？通过将裁剪的补丁直接发送到 pytorch 或您正在使用的任何东西，而不是通过 JPG 文件，您可以获得非常大的加速。您可以考虑同时生成一组旋转和翻转。

【讨论】：