一、前言

前幾天在Python白銀交流群【顧德貓寧】問了一個Python去除水印慢的問題，問題如下：

下面的代碼去除水印需要13秒，麻煩大神幫忙看看，

def delete_watermark(path):
        t = time.time()
        img = Image.open(path)
        width, height = img.size
        for pos in product(range(width), range(height)):
            rgb = img.getpixel(pos)[:3]             
if sum(rgb) >= 255 and sum(rgb) < 600:
                img.putpixel(pos, (0, 0, 0))  # 替換水印，根據背景像素調整
            elif sum(rgb) >= 600:  # 檢測淺白色像素，即水印，根據水印類型調整
                img.putpixel(pos, (255, 255, 255))  # 替換水印，根據背景像素調整
        img = img.convert('L')
        print(time.time() - t)

去除水印的原圖如下：

去除水印的時間需要13秒，偶爾會2-3秒，不知道為啥很慢，有時候慢到接近30秒。

二、實現過程

這里【此類生物】分享了自己的一個經驗，倒是覺得正常，13秒不算很慢。

后來【東哥】問了AI，給出的答案如下：

這段Python代碼的目的是去除圖像中的水印。代碼執行效率受到多種因素的影響，以下是一些可能導致執行時間較長的原因：

1. 圖像大小：如果圖像分辨率很高（即寬度和高度很大），則需要處理的像素點數量會大大增加，這將顯著增加計算時間。
2. 循環遍歷：代碼中使用了一個雙層循環來遍歷圖像的每一個像素點。對于大型圖像，這將產生大量的迭代，導致處理時間變長。
3. getpixel 和 putpixel 方法：這兩個方法在每次調用時都會進行磁盤I/O操作，因為它們需要從文件中讀取或寫入像素數據。頻繁的I/O操作會顯著降低代碼的執行效率。
4. 條件判斷：在每次迭代中，代碼都會進行條件判斷來決定是否替換像素。這些判斷操作會增加額外的處理時間。
5. 圖像轉換：在循環結束后，圖像被轉換成灰度圖（img.convert('L')）。這個操作也需要時間，尤其是對于大型圖像。
6. 硬件性能：執行時間還受到計算機硬件性能的影響，包括CPU速度、內存大小和硬盤性能等。
7. 系統負載：如果系統在運行此腳本時還有其他高負載任務，也可能導致處理速度變慢。

為了提高代碼的執行效率，可以考慮以下優化措施：

• 使用更高效的圖像處理庫，如Pillow的內部優化可能比基本的PIL庫更好。
• 減少不必要的條件判斷，或者預先計算好判斷條件。
• 避免在循環中進行頻繁的I/O操作，可以考慮先將圖像數據加載到內存中，然后進行處理。
• 對于大型圖像，可以考慮使用多線程或多進程來并行處理不同部分的像素。
• 如果可能，使用更快速的存儲設備，如SSD而不是HDD。

請注意，去除水印可能涉及版權和法律問題。在使用此類代碼時，請確保遵守相關法律法規，并尊重原創內容的版權。

看上去這個原因還是很多的，如果能夠跑起來的話，建議如果是自己用的話，還是不要先去追求性能了，如果是公司需要，可以跟老板提需求，換個好一些的電腦。

順利地解決了粉絲的問題。

如果你也有類似這種Python相關的小問題，歡迎隨時來交流群學習交流哦，有問必答！

三、總結

大家好，我是Python進階者。這篇文章主要盤點了一個Python去除水印慢的問題，文中針對該問題，給出了具體的解析和代碼實現，幫助粉絲順利解決了問題。