Python で画像ファイル (*.png など) から解像度 (WxH) の情報を抽出する方法として
- OpenCV (https://opencv.org/)
- Pillow (https://pillow.readthedocs.io/en/stable/)
- imagesize (https://github.com/shibukawa/imagesize_py)
の使い方，速度のメモ．
画像ファイルはいらすとやの人工知能のキャラクターを使用
バージョン情報：Python 3.7.3, OpenCV 4.5.4.60, Pillow 8.4.0, imagesize 1.3.0
OpenCV
インストール
pip install opencv-python
使い方
import cv2
filename = 'ai_character.png'
img = cv2.imread(filename, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
height, width = img.shape[:2]
print(f'Height: {height}, Width: {width}')
# Height: 800, Width: 688
Pillow
インストール
pip install pillow
使い方
from PIL import Image
filename = 'ai_character.png'
img = Image.open(filename)
width, height = img.size
print(f'Height: {height}, Width: {width}')
# Height: 800, Width: 688
imagesize
インストール
pip install imagesize
使い方
import imagesize
filename = 'ai_character.png'
width, height = imagesize.get(filename)
print(f'Height: {height}, Width: {width}')
# Height: 800, Width: 688
手法の比較
1,000 回平均を記録 (MacBook Pro (13-inch, 2017, Two Thunderbolt 3 ports))
| OpenCV | Pillow | imagesize |
|---|---|---|
| 8.4E-3 [s] | 1.3E-4[s] | 3.6E-5 [s] |
OpenCV は cv2.imread で np.ndarray のデータを読み込む一方，Pillow ではデータに処理が施されるまでデータを読み込まない (https://pillow.readthedocs.io/en/latest/reference/Image.html#PIL.Image.open)．
また，imagesize では画像ファイルのヘッダをパースするのみである．
よって，速度は OpenCV < Pillow < imagesize となっている．