一、前言

前幾天在Python白銀交流群【顧德貓寧】問了一個(gè)Python去除水印慢的問題，問題如下：

下面的代碼去除水印需要13秒，麻煩大神幫忙看看，

def delete_watermark(path):
        t = time.time()
        img = Image.open(path)
        width, height = img.size
        for pos in product(range(width), range(height)):
            rgb = img.getpixel(pos)[:3]             
if sum(rgb) >= 255 and sum(rgb) < 600:
                img.putpixel(pos, (0, 0, 0))  # 替換水印，根據(jù)背景像素調(diào)整
            elif sum(rgb) >= 600:  # 檢測淺白色像素，即水印，根據(jù)水印類型調(diào)整
                img.putpixel(pos, (255, 255, 255))  # 替換水印，根據(jù)背景像素調(diào)整
        img = img.convert('L')
        print(time.time() - t)

去除水印的原圖如下：

去除水印的時(shí)間需要13秒，偶爾會2-3秒，不知道為啥很慢，有時(shí)候慢到接近30秒。

二、實(shí)現(xiàn)過程

這里【此類生物】分享了自己的一個(gè)經(jīng)驗(yàn)，倒是覺得正常，13秒不算很慢。

后來【東哥】問了AI，給出的答案如下：

這段Python代碼的目的是去除圖像中的水印。代碼執(zhí)行效率受到多種因素的影響，以下是一些可能導(dǎo)致執(zhí)行時(shí)間較長的原因：

1. 圖像大小：如果圖像分辨率很高（即寬度和高度很大），則需要處理的像素點(diǎn)數(shù)量會大大增加，這將顯著增加計(jì)算時(shí)間。
2. 循環(huán)遍歷：代碼中使用了一個(gè)雙層循環(huán)來遍歷圖像的每一個(gè)像素點(diǎn)。對于大型圖像，這將產(chǎn)生大量的迭代，導(dǎo)致處理時(shí)間變長。
3. getpixel 和 putpixel 方法：這兩個(gè)方法在每次調(diào)用時(shí)都會進(jìn)行磁盤I/O操作，因?yàn)樗鼈冃枰獜奈募凶x取或?qū)懭胂袼財(cái)?shù)據(jù)。頻繁的I/O操作會顯著降低代碼的執(zhí)行效率。
4. 條件判斷：在每次迭代中，代碼都會進(jìn)行條件判斷來決定是否替換像素。這些判斷操作會增加額外的處理時(shí)間。
5. 圖像轉(zhuǎn)換：在循環(huán)結(jié)束后，圖像被轉(zhuǎn)換成灰度圖（img.convert('L')）。這個(gè)操作也需要時(shí)間，尤其是對于大型圖像。
6. 硬件性能：執(zhí)行時(shí)間還受到計(jì)算機(jī)硬件性能的影響，包括CPU速度、內(nèi)存大小和硬盤性能等。
7. 系統(tǒng)負(fù)載：如果系統(tǒng)在運(yùn)行此腳本時(shí)還有其他高負(fù)載任務(wù)，也可能導(dǎo)致處理速度變慢。

為了提高代碼的執(zhí)行效率，可以考慮以下優(yōu)化措施：

• 使用更高效的圖像處理庫，如Pillow的內(nèi)部優(yōu)化可能比基本的PIL庫更好。
• 減少不必要的條件判斷，或者預(yù)先計(jì)算好判斷條件。
• 避免在循環(huán)中進(jìn)行頻繁的I/O操作，可以考慮先將圖像數(shù)據(jù)加載到內(nèi)存中，然后進(jìn)行處理。
• 對于大型圖像，可以考慮使用多線程或多進(jìn)程來并行處理不同部分的像素。
• 如果可能，使用更快速的存儲設(shè)備，如SSD而不是HDD。

請注意，去除水印可能涉及版權(quán)和法律問題。在使用此類代碼時(shí)，請確保遵守相關(guān)法律法規(guī)，并尊重原創(chuàng)內(nèi)容的版權(quán)。

看上去這個(gè)原因還是很多的，如果能夠跑起來的話，建議如果是自己用的話，還是不要先去追求性能了，如果是公司需要，可以跟老板提需求，換個(gè)好一些的電腦。

順利地解決了粉絲的問題。

如果你也有類似這種Python相關(guān)的小問題，歡迎隨時(shí)來交流群學(xué)習(xí)交流哦，有問必答！

三、總結(jié)

大家好，我是Python進(jìn)階者。這篇文章主要盤點(diǎn)了一個(gè)Python去除水印慢的問題，文中針對該問題，給出了具體的解析和代碼實(shí)現(xiàn)，幫助粉絲順利解決了問題。