优化from PIL import Image def got_RGB(img_path): img = Image.open(img_path) width, height = img.size img = img.convert('RGB') sum = 0 for i in range(width): for j in range(height): r, g, b = img.getpixel((i, j)) if r!= 0: s=200 f=578 t=f*s/r sum=sum+t print(t) print(sum)

这段代码从给定的图像文件路径中读取图，并计算图像中非零素的 RGB 值之和首先，通过 `Image.open()` 函数打开像文件，并获取图像的宽度和高度。后，使用 `convert('RGB')` 将图像转换为 RGB 模式，以便在后续操作中获取每个像素点的 RGB 值。

接下来，通过嵌套的循环遍历图像的每个像素点。使用 `getpixel()` 函数获取当前像素点的 RGB 值，并将其分别赋值给变量 `r`、`g` 和 `b`。

在条件判断 `if r != 0` 中，如果红色分量 `r` 不等于零，则执行以下操作：

1. 定义变量 `s` 和 `f` 分别为200和578。
2. 计算变量 `t` 的值，通过将 `f * s` 除以 `r`。
3. 将变量 `t` 的值累加到变量 `sum` 中。
4. 打印变量 `t` 的值。

最后，循环结束后，打印变量 `sum` 的值，表示所有非零像素的 RGB 值之和。

需要注意的是，代码中的打印语句 `print(t)` 是在每次迭代中打印当前像素点的计算结果。

相关问题

优化该段代码import numpy as np from PIL import Image def white_balance(image_path): img = Image.open(image_path).convert('RGB') img_np = np.array(img) r, g, b = np.mean(img_np[:, :, 0]), np.mean(img_np[:, :, 1]), np.mean(img_np[:, :, 2]) avg = (r + g + b) / 3 img_np[:, :, 0] = np.minimum(img_np[:, :, 0] * (avg / r), 255) img_np[:, :, 1] = np.minimum(img_np[:, :, 1] * (avg / g), 255) img_np[:, :, 2] = np.minimum(img_np[:, :, 2] * (avg / b), 255) new_img = Image.fromarray(np.uint8(img_np)) return new_img并且保存图像

可以尝试以下优化：

1. 使用 `np.mean()` 计算图片的平均值，可以使用 `np.average()` 或者 `np.mean(axis=(0,1))` 代替，后者可以减少一个维度的计算，提高效率。

2. 在计算 `avg` 时，可以使用 `np.mean()` 计算三个通道的平均值，这样可以减少一次加法计算，提高效率。

3. 对于数组的运算，可以使用 NumPy 提供的函数，如 `np.multiply()`，这样可以利用 NumPy 的向量化计算，提高效率。

4. 在创建新的图片时，可以指定图片的格式，如 `Image.fromarray(np.uint8(img_np), mode='RGB')`，这样可以减少类型转换的时间。

优化后的代码如下：

import numpy as np 
from PIL import Image 

def white_balance(image_path):
    img = Image.open(image_path).convert('RGB')
    img_np = np.array(img)

    avg = np.mean(img_np, axis=(0,1))

    img_np[:,:,0] = np.minimum(np.multiply(img_np[:,:,0], avg[1]/avg[0]), 255)
    img_np[:,:,1] = np.minimum(np.multiply(img_np[:,:,1], avg[1]/avg[1]), 255)
    img_np[:,:,2] = np.minimum(np.multiply(img_np[:,:,2], avg[1]/avg[2]), 255)

    new_img = Image.fromarray(np.uint8(img_np), mode='RGB')
    new_img.save('new_image.jpg')
    return new_img

优化使得每检索50张照片，输出一次已检索文件数：import os from PIL import Image from multiprocessing import Pool def is_black_image(file_path): with Image.open(file_path) as img: pixels = list(img.getdata()) if all(sum(pixel) == 0 for pixel in pixels): return True else: return False def delete_black_images(file_path): if is_black_image(file_path): os.remove(file_path) print('{} has del'.format(file_path)) def batch_delete_black_images(folder_path): file_list = [] for f in os.listdir(folder_path): file_path = os.path.join(folder_path, f) if os.path.isfile(file_path): file_list.append(file_path) with Pool() as p: p.map(delete_black_images, file_list) if __name__ == '__main__': batch_delete_black_images(r'F:\H18\Dfinal640.tif\8-2')

为了每检索50张照片输出一次已检索文件数，您可以在 `batch_delete_black_images` 函数中添加一个计数器来实现。具体地，您可以在函数中添加一个变量 `count`，每删除一张黑色图片时，将计数器加1，并且当计数器能够被50整除时，打印当前已经检索的文件数。下面是修改后的代码：

import os
from PIL import Image
from multiprocessing import Pool

def is_black_image(file_path):
    with Image.open(file_path) as img:
        pixels = list(img.getdata())
        if all(sum(pixel) == 0 for pixel in pixels):
            return True
        else:
            return False

def delete_black_images(file_path):
    if is_black_image(file_path):
        os.remove(file_path)
        print('{} has del'.format(file_path))
        return True
    return False

def batch_delete_black_images(folder_path):
    file_list = []
    count = 0
    for f in os.listdir(folder_path):
        file_path = os.path.join(folder_path, f)
        if os.path.isfile(file_path):
            file_list.append(file_path)
    with Pool() as p:
        results = p.map(delete_black_images, file_list)
        for result in results:
            if result:
                count += 1
                if count % 50 == 0:
                    print('已检索 {} 个文件'.format(count))

if __name__ == '__main__':
    batch_delete_black_images(r'F:\H18\Dfinal640.tif\8-2')

注意，为了避免多个进程同时打印计数器的值，我们在每50次删除操作后只打印计数器的值，而不是实时打印。