如何在 Python 中逐块处理大型 PNG 图像中的数据

Question

首先，我想参考问题29513549，所有受访者似乎都同意，PNG 图像格式被设计为具有多个 IDAT 块以防更大的图像是有道理的 - 用于阅读和写作。这些 IDAT 块包含实际的图像值。
我的问题适用于阅读过程。为了重建这些值，首先需要使用 zlib 解压缩数据，然后应用反向过滤函数：未压缩的数据包含与先前值的差异，如果可能的话。到目前为止，我只遇到过将所有 IDATA 块连接在一起的示例——例如在Paul Tan 这个写得很好的博客中——这意味着所有数据都必须加载到内存中。我想这就是为什么 Python 包 pypng 的文档会警告 Reader 类的读取方法“可能使用过多内存”的原因。
我对zlib的解压不是很了解。我知道它被描述为here，但看起来很复杂。这是例如因为 IDAT 块之间的边界是任意的。终止 zlib 检查值很有可能在 IDAT 块之间拆分。同样，我想找到一种方法来解压缩 IDATA 块，而无需同时将所有数据加载到内存中——即使这可能意味着每个块必须被读取两次。如果没有办法做到这一点，那么从 PNG 图像中检索多个 IDAT 块的可能性是没有用的。我期待着您的回答。

Answer 1

zlib 流，因此您可以一次简单地将一个 IDAT 块馈送到 zlib 的充气机，然后将解压后的数据取出。