为什么skimage.transform.rotate比PIL的Image.rotate慢得多？

Question

我正在将一些基于PIL的代码转换为NumPy，但我发现skimage.transform.rotate函数显着比PIL Image.rotate慢

粗略比较一下，使用skimage在~1000x1000像素图像上旋转大约需要2.2秒，而Image.rotate大约需要0.1秒：

import time
from PIL import Image
import numpy as np
from skimage.transform import rotate

im = Image.open("some_big_image.png").convert("L")
print "Image size: %s" %(im.size, )

s = time.time()
im.rotate(10, Image.BICUBIC, expand=True)
print "Image.rotate: %0.04f" %(time.time() - s, )

ima = np.array(im) / 255.0
s = time.time()
rotate(ima, 10, order=3) # order=3 --> bi-cubic filtering
print "skimage.transform.rotate: %0.04f" %(time.time() - s, )

输出：

$ py rotate.py
Image size: (1275, 1650)
Image.rotate: 0.1154
skimage.transform.rotate: 2.2310

（这些数字在多次运行中或多或少一致;我不相信这是一个没有运行足够测试的工件）

原来如此！那是怎么回事？有没有办法加快skimage的rotate？

版本信息：

• PIL：1.1.7
• skimage：0.14.1
• numpy：1.7.1
• Python：2.7.2

值得注意的是：

• 如果未使用BICUBIC过滤，则im.rotate操作仅需约0.01秒，而将order=0设置为使用最近邻过滤，skimage.rotate需要~0.6秒。

Answer 1

从https://github.com/scikit-image/scikit-image安装最新版本。就在几天前，我修复了与此减速相关的错误（请参阅https://github.com/scikit-image/scikit-image/commit/d5776656a8217e58cb28d5760439a54e96d15316）。

我的数字如下，当前开发版本：

from PIL import Image
import numpy as np
from skimage.transform import rotate

a = np.zeros((1000, 1000), dtype=np.uint8)

im = Image.fromarray(a)

%timeit im.rotate(10, Image.BICUBIC, expand=True)

ima = a / 255.0
%timeit rotate(ima, 10, order=1)
%timeit rotate(ima, 10, order=3)


## -- Output --
10 loops, best of 3: 41.3 ms per loop
10 loops, best of 3: 43.6 ms per loop
10 loops, best of 3: 101 ms per loop

Answer 2

只读取了Python代码而不是warp()的Cython代码，猜测是因为skimage使用的是通用变形代码，所以它的代码路径效率低于专门用于进行平面内旋转的代码路径。没别的。