Python中如何实现基于队列的图像处理任务处理

2023-04-11 00:00:00 队列 图像处理 如何实现

基于队列的图像处理任务处理可以使用Python中的queue模块来实现。

首先需要将需要处理的任务转换成一个队列,在这个队列中保存所有待处理的任务。这里以处理图片文字水印为例,将需要处理的图片路径存入一个队列中:

import queue

# 创建一个队列
img_queue = queue.Queue()

# 待处理的图片路径
img_paths = ['img1.jpg', 'img2.jpg', 'img3.jpg', 'img4.jpg']

# 将图片路径添加到队列中
for img_path in img_paths:
    img_queue.put(img_path)

然后创建多个线程来消费队列中的任务,处理图片文字水印的过程可以使用Pillow库来完成。下面展示的是使用Pillow库将指定的字符串作为水印添加到图片中的示例代码:

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

# 水印文本
text = 'pidancode.com'

# 水印字体
font = ImageFont.truetype('arial.ttf', 36)

# 遍历队列中的任务
while not img_queue.empty():
    # 从队列中取出任务
    img_path = img_queue.get()

    # 打开图片
    with Image.open(img_path) as im:
        # 新建一个绘图对象
        draw = ImageDraw.Draw(im)

        # 获取文字的大小
        text_width, text_height = draw.textsize(text, font)

        # 计算水印位置
        pos = (im.width - text_width, im.height - text_height)

        # 添加水印
        draw.text(pos, text, font=font, fill=(255, 255, 255, 128))

        # 保存处理后的图片
        im.save(img_path + '_processed.jpg')

上面的代码中,使用了多个线程来同时处理队列中的任务,多线程的实现可以使用Python的threading模块来完成。完整的示例代码如下:

import queue
import threading
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

# 创建一个队列
img_queue = queue.Queue()

# 待处理的图片路径
img_paths = ['img1.jpg', 'img2.jpg', 'img3.jpg', 'img4.jpg']

# 将图片路径添加到队列中
for img_path in img_paths:
    img_queue.put(img_path)

# 处理函数
def process_img(q):
    # 水印文本
    text = 'pidancode.com'

    # 水印字体
    font = ImageFont.truetype('arial.ttf', 36)

    # 遍历队列中的任务
    while not q.empty():
        # 从队列中取出任务
        img_path = q.get()

        # 打开图片
        with Image.open(img_path) as im:
            # 新建一个绘图对象
            draw = ImageDraw.Draw(im)

            # 获取文字的大小
            text_width, text_height = draw.textsize(text, font)

            # 计算水印位置
            pos = (im.width - text_width, im.height - text_height)

            # 添加水印
            draw.text(pos, text, font=font, fill=(255, 255, 255, 128))

            # 保存处理后的图片
            im.save(img_path + '_processed.jpg')

# 创建线程
threads = []
for i in range(4):
    t = threading.Thread(target=process_img, args=(img_queue,))
    threads.append(t)

# 启动所有线程
for t in threads:
    t.start()

# 等待所有线程执行完毕
for t in threads:
    t.join()

上面的代码中,使用了4个线程同时处理4张图片,最后将处理后的图片保存在原有图片名称后添加了_processed的后缀。

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