Python：读取/解包 12 位小端打包数据的快速方法

如何解决Python：读取/解包 12 位小端打包数据的快速方法

如何加快在 Python 中读取 12 位小端打包数据的速度？

以下代码基于 https://stackoverflow.com/a/37798391/11687201，可以运行，但耗时太长。

import bitstring
import numpy as np

# byte_string read from file contains 12 bit little endian packed image data
# b'\xAB\xCD\xEF' -> pixel 1 = 0x0DAB,pixel 2 = Ox0EFC
# width,height equals image with height read
image = np.empty(width*height,np.uint16)

ic = 0
ii = np.empty(width*height,np.uint16)
for oo in range(0,len(byte_string)-2,3):    
    aa = bitstring.BitString(byte_string[oo:oo+3])
    aa.byteswap()
    ii[ic+1],ii[ic] = aa.unpack('uint:12,uint:12')
    ic=ic+2

解决方法

这应该会好一点：

for oo in range(0,len(byte_string)-2,3):
    (word,) = struct.unpack('<L',byte_string[oo:oo+3] + b'\x00')
    ii[ic+1],ii[ic] = (word >> 12) & 0xfff,word & 0xfff
    ic += 2

它非常相似，但不是使用非常慢的 bitstring，而是使用对 struct.unpack 的单个调用一次提取 24 位（用零填充，以便可以将其读取为长），然后进行一些位掩码以提取两个不同的 12 位部分。

,

我找到了一个解决方案，它在我的系统上执行速度比上面提到的解决方案 https://stackoverflow.com/a/65851364/11687201 快得多，这已经是一个很大的改进（使用问题中的代码需要 2 秒而不是 2 分钟）。 使用下面的代码加载我的一个图像文件大约需要 45 毫秒，而不是上述解决方案的大约 2 秒。

import numpy as np
import math

image = np.frombuffer(byte_string,np.uint8)
num_bytes = math.ceil((width*height)*1.5)
num_3b = math.ceil(num_bytes / 3)
last = num_3b * 3
image = image[:last]
image = image.reshape(-1,3)
image = np.hstack( (image,np.zeros((image.shape[0],1),dtype=np.uint8)) )
image.dtype='<u4' # 'u' for unsigned int
image = np.hstack( (image,dtype=np.uint8)) )
image[:,1] = (image[:,0] >> 12) & 0xfff
image[:,0] = image[:,0] & 0xfff
image = image.astype(np.uint16)
image = image.reshape(height,width)