• Качественное уменьшение изображений за константное время

      Хочу поделиться очень простым и эффективным методом ресайза изображении, который работает за константное время относительно размера исходного изображения и дает неожиданно качественный результат. Метод применим для любых языков и приложений.


      Для начала давайте порассуждаем логически. Если вы делаете ресайз изображения, наверное вы хотите чтобы результат хотя бы отдаленно напоминал оригинал. Для этого нужно учесть как можно больше информации из исходного изображения. Вы слышали о методе «ближайшего соседа»? В этом методе для каждой точки конечного изображения просто берется какая-то одна точка из исходного изображения в неизменном виде.



      Уменьшение изображения 4928×3280 до 256×170 ближайшим соседом.


      Рекомендую смотреть примеры из статьи в браузере в масштабе 100% и без ретины. То есть по максимуму исключить ресайз при просмотре.

      Результат не представляет ничего хорошего. Изображение дерганое, зернистое, даже трудно понять что на нем изображено. Особенно если на исходном изображении было много мелких деталей или оно само было зернистым. Почему так получается? Потому что в конечном изображении было учтено очень мало информации из исходного. Если условно отметить на исходном изображении те точки, которые попадают в конечное, получится вот такая сеточка:



      Точки, которые попадут в конечное изображение размером 20×13.
      Читать дальше →
    • Root хуже Михалкова

        Рут – это мифическое существо в экосистеме Linux. Он может всё: зайти в любой каталог, удалить любой файл, завершить любой процесс, открыть любой порт. В общем это суперчеловек, чрезвычайно могущественный и очень полезный. Но задумывались ли вы когда-нибудь, какую цену мы платим руту? Не думали же вы, что он работает за просто так.


        Вы знаете команду df? Она показывает все подключенные сейчас диски и статистику по ним: сколько место занято, сколько свободно. Например:


        $ df -m
        Filesystem     1M-blocks   Used Available Use% Mounted on
        udev                 224      1       224   1% /dev
        tmpfs                 48      1        47   2% /run
        /dev/dm-0           9204   7421      1294  86% /

        Вы когда-нибудь замечали, что для локальных дисков сумма Used и Available чаще всего меньше общего размера диска? Ненамного, но меньше.

        Читать дальше →
      • Как я сделал самый быстрый ресайз изображений. Часть 3, числа с фиксированной точкой

          Я продолжаю подробно рассказывать о приемах оптимизации, позволивших мне написать самый быстрый ресайз изображений на современных x86 процессорах. На этот раз речь пойдет о преобразовании вычислений с плавающей точкой в вычисления с целыми числами. Сперва я расскажу немного теории, как это работает. Затем вернусь к реальному коду, в том числе SIMD-версии.


          В предыдущих частях:


          Часть 0
          Часть 1, общие оптимизации
          Часть 2, SIMD

          Читать дальше →
        • Как я сделал самый быстрый ресайз изображений. Часть 2, SIMD

            Это продолжение цикла статей о том, как я занимался оптимизацией и получил самый быстрый ресайз на современных x86 процессорах. В каждой статье я рассказываю часть истории, и надеюсь подтолкнуть еще кого-то заняться оптимизацией своего или чужого кода. В предыдущих сериях:


            Часть 0
            Часть 1, общие оптимизации


            В прошлый раз мы получили ускорение в среднем в 2,5 раза без изменения подхода. В этот раз я покажу, как применять SIMD-подход и получить ускорение еще в 3,5 раза. Конечно, применение SIMD для обработки графики не является ноу-хау, можно даже сказать, что SIMD был придуман для этого. Но на практике очень мало разработчиков используют его даже в задачах обработки изображений. Например, довольно известные и распространенные библиотеки ImageMagick и LibGD написаны без использования SIMD. Отчасти так происходит потому, что SIMD-подход объективно сложнее и не кроссплатформенный, а отчасти потому, что по нему мало информации. Довольно просто найти азы, но мало детальных материалов и разбора реальных задач. От этого на Stack Overflow очень много вопросов буквально о каждой мелочи: как загрузить данные, как распаковать, запаковать. Видно, что всем приходится набивать шишки самостоятельно.

            Читать дальше →
          • Как я сделал самый быстрый ресайз изображений. Часть 1, общие оптимизации

              В пилотной части я рассказал о задаче как можно подробнее. Рассказ получился долгим и беспредметным — в нем не было ни одной строчки кода. Но без понимания задачи очень сложно заниматься оптимизацией. Конечно, некоторые техники можно применять, имея на руках только код. Например, кешировать вычисления, сокращать ветвления. Но мне кажется, что некоторые вещи без понимания задачи просто никогда не сделать. Это и отличает человека от оптимизирующего компилятора. Поэтому ручная оптимизация все еще играет огромную роль: у компилятора есть только код, а у человека есть понимание задачи. Компилятор не может принять решение, что значение "4" достаточно случайно, а человек может.



              Напомню, что речь пойдет об оптимизации операции ресайза изображения методом сверток в реально существующей библиотеке Pillow. Я буду рассказывать о тех изменениях, что я делал несколько лет назад. Но это не будет повторение слово-в-слово: оптимизации будут описаны в порядке, удобном для повествования. Для этих статей я сделал в репозитории отдельную ветку от версии 2.6.2 — именно с этого момента и будет идти повествование.

              Читать дальше →
            • Как я сделал самый быстрый ресайз изображений. Часть 0

                Здравствуйте, меня зовут Саша, я написал самый быстрый ресайз изображений для современных х86 процессоров. Я так утверждаю, поскольку все остальные библиотеки, которые я сумел найти и протестировать, оказались медленнее. Я занялся этой задачей, когда работал над оптимизацией ресайза картинок на лету в Uploadcare. Мы решили открыть код и в результате появился проект Pillow-SIMD. Любой желающий с легкостью может использовать его в приложении на языке Python.


                Любой код выполняется на конкретном железе и хорошей оптимизации можно добиться, только понимая его архитектуру. Всего я планирую выпустить 4 или 5 статей, в которых расскажу как применять знание архитектуры железа для оптимизации реальной задачи. Своим примером я хочу побудить вас оптимизировать другие прикладные задачи. Первые две статьи выйдут в течение недели, остальные — по мере готовности.

                Читать дальше →
              • Ресайз картинок в браузере. Все может стать еще хуже

                   


                  Знакомьтесь, это Маня. Маню поразил страшный недуг и теперь она нуждается в вашей помощи. Маня росла обычной девочкой, жизнерадостным счастливым ребенком. Но чуть больше года назад врачи поставили ей страшный диагноз — алиазинг. И она стала выглядеть вот так.



                  Как выяснилось, виной тому стала жадность и алчность производителей браузеров, которые решили сэкономить на алгоритмах ресайза изображений и применить самые низкокачественные фильтры. Тогда Маню удалось спасти — она прошла курс последовательных не кратных двум уменьшений, что снизило алиазинг и вернуло её былую резкость. Но теперь ей снова угрожает опасность.

                  Читать дальше →
                • Pillow-SIMD

                    Ускорение операций в 2.5 раза по сравнению с Pillow и в 10 по сравнению с ImageMagick



                    Pillow-SIMD — это «форк-последователь» библиотеки работы с изображениями Pillow (которая сама является форком библиотеки PIL, ныне покойной). «Последователь» означает, что проект не становится самостоятельным, а будет обновляться вместе с Pillow и иметь ту же нумерацию версий, только с суффиксом. Я надеюсь более-менее оперативно выпускать версии Pillow-SIMD сразу после выхода версий Pillow.


                    Почему SIMD


                    Есть несколько способов улучшения производительности обработки изображений (да и всех остальных вещей, наверное, тоже).


                    1. Можно использовать более хорошие алгоритмы, которые дают такой же результат.
                    2. Можно сделать более быструю реализацию существующего алгоритма.
                    3. Можно подключить больше вычислительных ресурсов для решения той же задачи: дополнительные ядра CPU, GPU.
                    Читать дальше →
                    • +23
                    • 6,3k
                    • 5
                  • Ресайз картинок в браузере. Все очень плохо

                      Если вы когда-нибудь сталкивались с задачей ресайза картинок в браузере, то вы наверное знаете, что это очень просто. В любом современном браузере есть такой элемент, как холст (<canvas>). На него можно нанести изображение нужных размеров. Пять строчек кода и картинка готова:

                      function resize(img, w, h) {
                        var canvas = document.createElement('canvas');
                        canvas.width = w;
                        canvas.height = h;
                        canvas.getContext('2d').drawImage(img, 0, 0, w, h);
                        return canvas;
                      }
                      

                      Из холста картинку можно сохранить в JPEG и, например, отправить на сервер. Можно было на этом закончить статью, но сперва давайте взглянем на результат. Если вы поставите рядом такой холст и обычный элемент <img>, в который загружена та же картинка (исходник, 4 Мб), то вы увидите разницу.

                      img
                      Читать дальше →
                    • Pillow 2.7 — Существенное улучшение качества и производительности

                      • Перевод
                      Первого января 2015 года по расписанию вышла новая версия библиотеки для работы с изображениями Pillow 2.7. Так как многие изменения в ней были сделаны командой Uploadcare, мы рады представить вам расширенную версию заметок о релизе этой версии.

                      Для начала вспомним, с чего все началось. Pillow — дружественный форк (как называют его авторы) популярной библиотеки PIL, Python Imaging Library. Последняя версия PIL 1.1.7 вышла в 2009 году и в основном содержала исправления ошибок. Изначально Pillow задумывался как проект только по приведению в порядок сборки PIL, и разработчики рекомендовали отправлять все баги, не связанные со сборкой, в оригинальный PIL. Но время шло, PIL стремительно устаревала, багов не уменьшалось, тут еще Python 3 маячил на горизонте. Поэтому с версией Pillow 2.0 все изменилось. «Pillow 2.0.0 добавляет поддержку Python 3 и включает много багфиксов со всего интернета» гласит описание проекта на PyPI. И с тех пор понеслось. Каждые три месяца выходили версии с огромным количеством багфиксов и другими улучшениями от различных разработчиков. Самым значительным нововведением за это время было, пожалуй, поддержка форматов WebP и JPEG2000. Теперь пришло время следующего большого шага.
                      Читать дальше →
                      • +55
                      • 28,4k
                      • 2