一、前言
前几天在Python白银交流群【顾德猫宁】问了一个Python去除水印慢的问题，问题如下：
下面的代码去除水印需要13秒，麻烦大神帮忙看看，
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)) # 替换水印，根据背景像素调整
elif sum(rgb) >= 600: # 检测浅白色像素，即水印，根据水印类型调整
img.putpixel(pos, (255, 255, 255)) # 替换水印，根据背景像素调整
img = img.convert('L')
print(time.time() - t)去除水印的原图如下：
去除水印的时间需要13秒，偶尔会2-3秒，不知道为啥很慢，有时候慢到接近30秒。
二、实现过程
这里【此类生物】分享了自己的一个经验，倒是觉得正常，13秒不算很慢。
后来【东哥】问了AI，给出的答案如下：
这段Python代码的目的是去除图像中的水印。代码执行效率受到多种因素的影响，以下是一些可能导致执行时间较长的原因：
- 图像大小：如果图像分辨率很高（即宽度和高度很大），则需要处理的像素点数量会大大增加，这将显著增加计算时间。
- 循环遍历：代码中使用了一个双层循环来遍历图像的每一个像素点。对于大型图像，这将产生大量的迭代，导致处理时间变长。
getpixel和putpixel方法：这两个方法在每次调用时都会进行磁盘I/O操作，因为它们需要从文件中读取或写入像素数据。频繁的I/O操作会显著降低代码的执行效率。- 条件判断：在每次迭代中，代码都会进行条件判断来决定是否替换像素。这些判断操作会增加额外的处理时间。
- 图像转换：在循环结束后，图像被转换成灰度图（
img.convert('L')）。这个操作也需要时间，尤其是对于大型图像。 - 硬件性能：执行时间还受到计算机硬件性能的影响，包括CPU速度、内存大小和硬盘性能等。
- 系统负载：如果系统在运行此脚本时还有其他高负载任务，也可能导致处理速度变慢。
为了提高代码的执行效率，可以考虑以下优化措施：
- 使用更高效的图像处理库，如Pillow的内部优化可能比基本的PIL库更好。
- 减少不必要的条件判断，或者预先计算好判断条件。
- 避免在循环中进行频繁的I/O操作，可以考虑先将图像数据加载到内存中，然后进行处理。
- 对于大型图像，可以考虑使用多线程或多进程来并行处理不同部分的像素。
- 如果可能，使用更快速的存储设备，如SSD而不是HDD。
请注意，去除水印可能涉及版权和法律问题。在使用此类代码时，请确保遵守相关法律法规，并尊重原创内容的版权。
看上去这个原因还是很多的，如果能够跑起来的话，建议如果是自己用的话，还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，换个好一些的电脑。
顺利地解决了粉丝的问题。
如果你也有类似这种Python相关的小问题，欢迎随时来交流群学习交流哦，有问必答！
三、总结
大家好，我是Python进阶者。这篇文章主要盘点了一个Python去除水印慢的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
