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Python PIL experiment (a image comparison tool) continued


numpy and PIL

実際に画像に適用してみた所，1024x1024 の大きさの画像では処理に 6 秒程度，消費するメモリサイズは230MBなのだが，3840x2160の画像を利用すると，2.3GBのメモリと263秒の時間がかかることがわかった．この2つの解像度はpixel の数で言えば 8 倍程度で，メモリの処理が比例しているのは良いとしても，処理の時間がかかりすぎる．また，メモリの消費量自体も多すぎる．私はプログラム中で3つのバッファを使っているだけであり，1024x1024の場合には 10 MB程度，3840x2160 の場合には，72MB程度と思っていた．しかし，30倍ものメモリが消費されている．

プロファイルの結果，最内ループの tuple の生成と abs 関数にほとんどの時間がかかっていることがわかった．そこで，この部分を numpy で書くことにした．結果を以下に示す．Intel Core i7-2720 2.20GHz Linux(Kubuntu 12.10, kernel 3.5.0-27), Python 2.7 における結果である．

  • native  230MB, 6.0 seconds for 1024x1024 image
  • numpy 110 MB, 0.21 second for 1024x1024 image
  • native  2300MB, 263 seconds for 3840x2160 image
  • numpy 320 MB, 1.18 second for 3840x2160 image

計算速度は 30 倍から200倍に, メモリサイズも 50% から 15% の消費量と激減している．実は最初の実装では倍程度にしか高速化できなかったので，私は多少失望したのであるが，profile した結果，非0の要素をカウントするための sum関数がほとんどの時間を占めていることに気がついた．この sum 関数は pythonのbuildin のもので，おそらく numpy の data 構造から毎回値を取り出しては計算しているのであろう．これを numpy.sum に変更した所，ほどんどの時間を占めていた sum 関数の消費時間が profile ではほぼ 0 になり，200倍の高速化が達成された．これは matlabに似ている．(実際，numpy は matlab の Python portであるが，いかに性能を出すかでも似ているという意味である．)

ImgCompNumpy.py code
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