【Python】Pillowで画像をresizeするときの処理時間の違い

Pillowで画像をresizeするときに使用するフィルタによって，処理時間にどの程度差があるかを比較してみました。

使用するフィルタ

- NEAREST
- BOX
- BILINEAR
- HAMMING
- BICUBIC
- LANCZOS

上のフィルタほど低品質・高速，下ほど高品質・低速らしいです。

pipでインストール

pip install pillow

importと画像の準備

from PIL import Image

im = Image.open('sample.jpg')
im.size
Out[3]: (4032, 3024)

余談ですが，画像を一度だけ読み込んでresizeを複数回実行すると，最初だけ時間がかなりかかって2回目以降は極端に時間が短くなったので，都度画像をopenして比較します。

計測結果

In [5]: im = Image.open('sample.jpg')
   ...: %time resized_im = im.resize(size=(256, 256), resample=Image.NEAREST)
   ...: im = Image.open('sample.jpg')
   ...: %time resized_im = im.resize(size=(256, 256), resample=Image.HAMMING)
   ...: im = Image.open('sample.jpg')
   ...: %time resized_im = im.resize(size=(256, 256), resample=Image.BILINEAR)
   ...: im = Image.open('sample.jpg')
   ...: %time resized_im = im.resize(size=(256, 256), resample=Image.BOX)
   ...: im = Image.open('sample.jpg')
   ...: %time resized_im = im.resize(size=(256, 256), resample=Image.BICUBIC)
   ...: im = Image.open('sample.jpg')
   ...: %time resized_im = im.resize(size=(256, 256), resample=Image.LANCZOS)
   ...:
   ...:
Wall time: 223 ms
Wall time: 241 ms
Wall time: 239 ms
Wall time: 224 ms
Wall time: 264 ms
Wall time: 295 ms

ということで，最大で（NEARESTとLANCZOS）処理時間が20～30%ほど変わってきそうです。