Question

convert \
   original.jpg \
  -quality 85 \
  -colorspace rgb \
  -profile /var/tmp/sRGB.icm \
  -strip \
  -profile /var/tmp/sRGB.icm \
  -filter Lanczos \
  -write mpr:17JPCONV1-original \
  +delete \
mpr:17JPCONV1-original -crop '3000x2001+0+491' -resize '190x126!>' -write thumbWide.jpg +delete \
mpr:17JPCONV1-original -crop '2981x2983+8+0' -resize '75x75!>' -write thumbStandard.jpg +delete \
mpr:17JPCONV1-original -crop '3000x2983+0+0' -resize '163x163!>' -write hpSmall.jpg +delete \
mpr:17JPCONV1-original -crop '3000x2983+0+0' -resize '1024x1019!>' -write jumbo.jpg +delete \
mpr:17JPCONV1-original -crop '3000x2983+0+0' -resize '190x189!>' -write articleInline.jpg +delete \
mpr:17JPCONV1-original -crop '3000x2983+0+0' -resize '2048x2037!>' -write superJumbo.jpg +delete \
mpr:17JPCONV1-original -crop '3000x2983+0+0' -resize '592x589!>' -write tmagArticle.jpg +delete \
mpr:17JPCONV1-original -crop '3000x2983+0+0' -resize '3000x2983!>' -write popup.jpg +delete \
mpr:17JPCONV1-original -crop '2981x2983+8+0' -resize '640x640!>' -write square640.jpg +delete \
mpr:17JPCONV1-original -crop '3000x1689+0+647' -resize '3000x1688!>' -write videoSmall.jpg +delete \
mpr:17JPCONV1-original -crop '3000x2983+0+0' -resize '503x500!>' -write slide.jpg +delete \
mpr:17JPCONV1-original -crop '2981x2983+8+0' -resize '151x151!>' -write moth.jpg +delete \
mpr:17JPCONV1-original -crop '3000x2001+0+491' -resize '337x225!>' -write hpMedium.jpg +delete \
mpr:17JPCONV1-original -crop '3000x2001+0+491' -resize '395x264!>' -write sfSpan.jpg +delete \
mpr:17JPCONV1-original -crop '3000x1689+0+647' -resize '3000x1688!>' -write videoLarge.jpg +delete \
mpr:17JPCONV1-original -crop '3000x1689+0+647' -resize '511x288!>' -write hpLarge.jpg +delete \
mpr:17JPCONV1-original -crop '2981x2983+8+0' -resize '320x320!>' -write square320.jpg +delete \
mpr:17JPCONV1-original -crop '3000x1689+0+647' -resize '600x338!>' -write articleLarge.jpg +delete \
mpr:17JPCONV1-original -crop '3000x2001+0+491' -resize '3000x2000!>' -write videoThumb.jpg +delete \
mpr:17JPCONV1-original -crop '2981x2983+8+0' -resize '150x150!>' -write thumbLarge.jpg +delete \
mpr:17JPCONV1-original -crop '3000x2983+0+0' -resize '533x530!>' -write blog533.jpg +delete \
mpr:17JPCONV1-original -crop '3000x2983+0+0' -resize '151x151!>' -write blogSmallInline.jpg +delete \
mpr:17JPCONV1-original -crop '3000x2983+0+0' -resize '362x360!>' -write tmagSF.jpg +delete \
mpr:17JPCONV1-original -crop '2981x2983+8+0' -resize '190x190!>' -write filmstrip.jpg +delete \
mpr:17JPCONV1-original -crop '3000x2983+0+0' -resize '480x478!>' -write blog480.jpg +delete \
mpr:17JPCONV1-original -crop '3000x2983+0+0' -resize '427x425!>' -write blog427.jpg +delete \
mpr:17JPCONV1-original -crop '2981x2983+8+0' -resize '50x50!>' -write blogSmallThumb.jpg +delete \
mpr:17JPCONV1-original -crop '3000x1401+0+791' -resize '151x70!>' miniMoth.jpg;

我正在尝试使用一个命令从原始文件中生成~30个作物（使用一个命令比使用每个作物的单个命令要快得多）。但是，这需要花费很长时间（约30秒）才能完成。有什么建议加快这个吗？ resize命令可以通过OpenCL利用GPU吗？

更新

使用-thumbnail代替-resize改进了一些东西
（感谢@A R提示）使用libjpeg-turbo编译ImageMagick也可以将时间缩短20％

Answer 1

您应该检查您的ImageMagick安装是否附带OpenCL支持：

convert -list configure | grep FEATURES

如果它（如我的话），你应该看到这样的东西：

FEATURES      HDRI OpenCL

此命令

convert -version

还应提供有关支持功能的信息。

如果没有，你应该考虑获得编译了OpenCL支持的最新版本的ImageMagick。或者如果你自己从源代码构建软件包，请确保使用OpenCL。

<强>更新

等等哦。还有一个可以帮助您的功能，称为 OpenMP （用于多处理）。

启用OpenMP后，ImageMagick命令可以在系统的所有核心上并行执行。因此，如果你有一个四核系统，并调整图像大小，调整大小发生在4个核心（如果你有超线程，甚至8个核心）。

现在，您还可以使用内置-bench选项使ImageMagick为您的命令运行基准。例如：

convert logo: -resize 500% -bench 10 logo.png
  Performance[1]: 10i 0.689ips 1.000e 14.420u 0:14.510

此命令-resize 500%告诉ImageMagick运行convert命令，将每个方向的内置IM logo:图像缩放500％。 -bench 10部分告诉它在循环中运行相同的命令10次，然后打印性能结果：

由于我没有启用OpenMP，因此我只有一个帖子（Performance[1]:）。
它报告它运行了10次迭代（10i）。
速度接近每秒0.7次迭代（0.689ips）。
用户总计时间为14.420秒。

您应该使用以下命令了解有关资源限制的系统设置方式：

identify -list resource
  File       Area     Memory     Map       Disk    Thread         Time
  --------------------------------------------------------------------
   192    4.295GB       2GiB    4GiB  unlimited         1    unlimited

您可以看到我当前系统的设置（默认值 - 我没有调整它们）。列标题中的每个关键字都可以使用pimp系统。

files定义了ImageMagick将使用的最大并发打开文件数。
memory，map，area和disk资源限制在字节中定义。要将设置它们设置为不同的值，您可以使用SI前缀，.e.g 500MB）。

如果我 在此系统上使用 OpenMP for ImageMagick，我可以运行

convert -limit thread 2

为了启用2个并行线程，重新运行基准测试并查看它是否真的有所作为，如果是，那么多少。我可以将限制设置为4或甚至8并重复练习......

最后，您可以尝试使用ImageMagick像素缓存的内部格式，称为MPC（Magick像素缓存）。有人说，对于大型操作，这里的性能有所改善，但我没有个人经验。

首先将基本图片转换为MPC：

convert input.jpeg input.mpc

然后才开始运行：

convert input.mpc [...your long-long-long list of crops...]

并查看这是否能够为您节省大量时间。

很可能你甚至可以使用这种MPC格式“内联”（使用特殊的mpr:表示法），类似于你应用使用mpr:格式的技巧（内存程序寄存器） ）将图像读入指定的内存寄存器。但我从来没有尝试过这种技术来解决现实问题，所以我不能说它在现实生活中是如何运作的。

更新2：

还有一个想法：

首先检查您的确切ImageMagick版本：运行convert -version。

如果您的ImageMagick在其版本字符串中有Q16（或甚至Q32或Q64）（意思是，其内部流程会将所有图片视为具有16位通道深度，这需要与Q8相比，内存是双倍的 - 这是现在的默认值 - 你可以测试切换到Q8-build所能达到的性能优势。（你将以质量损失支付你的表现胜利，你必须检查你是否可以忍受......）

Answer 2

你的CPU时间是3个任务：

JPEG解压缩;
调整大小;
JPEG重新压缩

（裁剪本身可能需要1％的时间。）

要解码JPEG，只需执行一次，将结果保存在RAM中，然后重复使用每个输出。（详情如下。）这样，成本将是微不足道的。

要编码JPEG，请使用libjpeg-turbo;相同的API，但如果使用x86- {32,64}或ARM硬件，则速度提高2-4倍。

要调整大小，ImageMagick以使用~100倍的CPU而闻名，除了PhotoShop和GIMP之外的任何其他软件。这包括所有照片浏览者。它每个像素执行多个三角函数，而其他人只做一次乘法运算。有时，如果您查看图像边缘附近的像素，您可以看到ImageMagick选择比竞争对手更好的颜色。但是如果您认为HTML5，Flash，Silverlight，Java，GD（受Perl，PHP和Python Web应用程序很受欢迎）等看起来很好，那么您就不需要这样的伪AI（人工智能）。您可以将GPU（OpenCL）马力或更多CPU（OpenMP）投入ImageMagick，但为什么要这么麻烦呢？

对于高效率，相当于ImageMagick（事实上的标准）是Imlib2。它可以在几乎与ImageMagick一样多的OS /语言环境中使用。

你的“convert”shell命令相当于调用Imlib2的10-20行高级语言：解压缩JPEG，然后重复裁剪，调整大小和压缩JPEG。

没有裁剪（或多输出）的示例是： Stretch, resize, or thumbnail an image using Perl

如果您想要其他示例，请与我们联系。

Answer 3

迟到了，但如果有人遇到同样的问题，这是我目前的方法。 如果您批量处理基本转换但数量超过数千张图片，根据我的经验，您无法从openMP中获得很多好处，因为这些接缝有利于多元化＆＃39;大型复杂变换。我的解决方案是一个bash脚本，用于并行生成各个进程。

#!/bin/bash
counter=0
for i in tif/*.TIF;
do
    y=${i%.TIF}
    ((counter++))
    if [ -s gif$y.gif ];then
        :
    else
        gm convert $i gif$y.gif &
    fi
    if [ $counter -eq 30 ];then 
        ((counter =0))
        wait
    fi
done
wait

这会转换＆＃39; tif＆＃39;中的所有TIF文件。将目录转换为“giftif”中的GIF目录。如果你必须停止这个脚本，它将在下次停止的地方继续。这使我的MBP中的所有16个内核都被剔除，比单核方法快12-14倍，而我目前正在转换150,000个图像。

ImageMagick批量调整性能

3 个答案: