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
时间: 2023-07-16 20:15:30 浏览: 48
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:
```python
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
```