-
-
Save isagalaev/4554182 to your computer and use it in GitHub Desktop.
| #!/usr/bin/env python | |
| # coding: utf-8 | |
| import os | |
| import random | |
| import glob | |
| from PIL import Image | |
| import numpy | |
| BLOCK_SIZE = 20 | |
| THRESHOLD = 60 | |
| WIDTH = 200 | |
| MAX_DISTANCE = 220 | |
| def image_data(filename): | |
| """ | |
| Get data from image ready for comparison | |
| """ | |
| img = Image.open(filename).resize((BLOCK_SIZE, BLOCK_SIZE), Image.BILINEAR) | |
| return numpy.array([sum(x) for x in img.getdata()]) | |
| def distance(data1, data2): | |
| """ | |
| Logical distance between two images on a scale 0..400 | |
| """ | |
| return sum(1 for x in data1 - data2 if abs(x) > THRESHOLD) | |
| def duplicates(dirname): | |
| """ | |
| Finds duplicate images in a directory. | |
| All files must be *.jpg. | |
| Returns an iterator of image groups ([], [], ... []) | |
| """ | |
| files = glob.glob(os.path.join(dirname, '*.jpg')) | |
| images = [(f, image_data(f)) for f in files] | |
| random.shuffle(images) | |
| for filename, data in images: | |
| distances = [(distance(data, d), f) for f, d in images] | |
| yield sorted([(dist, f) for dist, f in distances if dist < MAX_DISTANCE]) | |
| def html_group(group): | |
| return ''.join( | |
| '<img src="%s" width="%s"/>%s' % (os.path.basename(f), WIDTH, dist) | |
| for dist, f in group | |
| ) | |
| def html(groups): | |
| """ | |
| Generates HTML from groups of image duplicates | |
| """ | |
| body = '<hr/>'.join(html_group(g) for g in groups) | |
| return '<html><body>%s<hr/></body></html>' % body | |
| if __name__ == '__main__': | |
| print(html(duplicates('/home/maniac/Desktop/4554182'))) |
В 27й строчке наверно имеет смысл в комментарии сослаться не на число 400, а на BLOCK_SIZE^2. А то если вдруг поменяется значение BLOCK_SIZE, этот комментарий потеряет актуальность
@nnemkin
Интересные результаты. При большем BLOCK_SIZE разница была бы еще заметнее.
Можно еще загрузку немного ускорить:
def image_data(filename):
"""
Get data from image ready for comparison
"""
img = Image.open(filename).resize((BLOCK_SIZE, BLOCK_SIZE), Image.BILINEAR)
return numpy.asarray(img).sum(axis=2).ravel()
В 27й строчке наверно имеет смысл в комментарии сослаться не на число 400, а на BLOCK_SIZE^2.
Верно :-). Я о чём-то параллельно думал в тот момент, поэтому в итоге забыл исправить.
@reclosedev именно так я и делаю (только c dtype=np.int16 и без ravel). Но на фоне Image.resize разница не заметна.
Кстати если еще переписать оба главных цикла с использованием parallel_map = multiprocessing.Pool().map (буквально), то на 4х ядерном процессоре ускорение на обоих этапах ~3.3.
В 42 строке лучше вместо списка генерить итератор
В 43 строке в sorted тоже можно передать итератор
В 23 видимо тоже генераторное выражение к месту.
Поддержу противников однобуквенных переменных :) При чтении кода строка 42
for f, d in images
совсем не понятна. Что такое f? Что такое d? ИМХО лучше было бы написать
for filename, data in images
так длиннее и многословнее, зато понятнее при просмотре.
def html_group(group):
return ''.join(
'<img src="%s" width="%s"/>%s' % (os.path.basename(f), WIDTH, dist)
for dist, f in group
)
Я думаю можно заменить на
def html_group(group):
tmpl = '<img src="%s" width="%s"/>%s'
return ''.join(tmpl % (os.path.basename(f), WIDTH, dist) for dist, f in group)
Что улучшит читаемость и сократит код на 2 строки.
Как это numpy выигрыша не дает? Вот пара тестов на коленке ("загрузка" включает в себя ресайз):
(Python 2.7.2 x86, Windows 7)
Оба этапа упираются в процессор, скорость диска особо не влияет.
Загрузка/ресайз идет за O(n), сравнение за O(n^2), можно легко оценить выигрыш от быстрого сравнения, подставив две константы...