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我一直在使用 Python 3 和 Numpy 来处理图像处理任务，我将小图块组装成一个大而完整的图像。

我会这样做：

canvas = np.zeros((max_y + tilesize_y, max_x + tilesize_x, 3), dtype='uint8')

其中max_x,max_y是单个图像块的最大起始坐标。然后我会像这样将图像粘贴到这个大画布中：

canvas[jj['YStart']: jj['YStart'] + tilesize_y, jj['XStart']: jj['XStart'] + tilesize_x] = temp_img

Wherejj是文件列表的一个条目，它记录了每个图块所属的位置。我想知道是否可以在 VIPS 中使用 Python 实现类似的操作？

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VIPS 没有破坏性操作：只能构建新镜像，不能修改现有镜像。这个限制就是为什么 vips 可以做诸如自动并行化和操作缓存之类的事情。

在幕后，它有一些额外的机制来降低效率。你可以像这样解决你的问题：

#!/usr/bin/python

import sys
import random

from gi.repository import Vips

# make vips leaktest itself .. this also reports a memory high-water mark
# you'll get a small speedup if you comment this out
Vips.leak_set(True)

composite = Vips.Image.black(10000, 10000)

for filename in sys.argv[1:]:
    tile = Vips.Image.new_from_file(filename, access = Vips.Access.SEQUENTIAL)
    x = random.randint(0, 10000)
    y = random.randint(0, 10000)
    composite = composite.insert(tile, x, y)

composite.write_to_file("output.tif")

这里有一个所有 vips 操作员的可搜索列表：

http://www.vips.ecs.soton.ac.uk/supported/current/doc/html/libvips/func-list.html

插入的文档在这里：

http://www.vips.ecs.soton.ac.uk/supported/current/doc/html/libvips/libvips-conversion.html#vips-insert

尽管您似乎在为每次迭代制作一个新的（巨大的）图像，但实际上在您背后的 vips 将共享图像并且只创建它需要的位。此外，在 open 上设置“顺序”提示意味着 vips 可以在写入最终 tiff 时将子图像流式传输。

像这样运行：

$ time ./insert.py ~/pics/k*.jpg 
memory: high-water mark 53.81 MB
real    0m1.913s
user    0m0.939s
sys 0m0.266s
$ ls ~/pics/k*.jpg | wc
       8       8     278

那是粘贴在 8 个大 jpg 图像中。报告的内存使用用于像素缓冲区，它不包括所有内存。如果您尝试粘贴 RGB 和 RGBA 图像的混合，此脚本将中断，您需要添加一些东西来处理 Alpha 通道。

（其实有一个破坏性的粘贴操作：

http://www.vips.ecs.soton.ac.uk/supported/current/doc/html/libvips/libvips-draw.html#vips-draw-image

它适用于真正需要修改图像的paintbox风格的程序，它并不适合一般用途）

于 2015-10-19T09:52:44.137 回答