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目录
一、概述
二、安装PyTurboJPEG
三、测试
一、概述
在计算机视觉领域，图像编解码是绕不开的基础环节。虽然 OpenCV 能解决大部分图像处理问题，但在性能要求严苛的场景下存在短板。本文将介绍基于 libjpeg-turbo 的高效 JPEG 编解码库 PyTurboJPEG，特别适用于纯 CPU 环境下的性能优化需求。
PyTurboJPEG 核心优势如下：
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技术渊源：ibjpeg 是经典的 JPEG 压缩库，使用C语言开发，而 libjpeg-turbo 是在此基础上进行深度优化的库，使用来SIMD 指令集（MMX、SSE2、NEON 等）实现性能加速，支持 x86、ARM 等主流架构。本文介绍的PyTurboJPEG则是 libjpeg-turbo 的 Python 封装版。
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性能表现：实测表明，libjpeg-turbo在JPEG 编解码速度上较原生libjpeg提升2-6 倍，且在压缩率与速度之间达到极佳平衡，性能可媲美部分商业编解码器。
二、安装PyTurboJPEG
本文实验环境为Ubuntu22.04。
首先安装nasm：
sudo apt-get install nasm然后进入下载官网页面，网址https://sourceforge.net/projects/libjpeg-turbo/files/ 。
下载2.0.x版本对应的libjpeg-turbo-2.0.2.tar.gz，如下图所示：
下载后使用下面的命令进行解压
tar -zxvf libjpeg-turbo-2.0.2.tar.gz然后使用下面的命令进行编译和安装：
cd libjpeg-turbo-2.0.2
mkdir build
cd build
cmake -G"Unix Makefiles" ..
make -j8
sudo make install
sudo cp -rvf /opt/libjpeg-turbo/lib64/* /lib/最后安装PyTurboJPEG库即可：
pip install PyTurboJPEG三、测试
下面测试图像读取的性能。
以下是使用Opencv的imdecode函数实现：
import os
import time
import cv2
import numpy as npfrom turbojpeg import TurboJPEGimg_folder = '../test/img5/'
dst_folder = '../test/result/'# 检索img_folder下的所有图片
img_files = os.listdir(img_folder)
jpegtool = TurboJPEG()start_time = time.time()# 逐张处理
pic = 0
for img_file in img_files:# 使用opencv的decode读取图像img = cv2.imdecode(np.fromfile(img_folder + img_file, dtype=np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)pic += 1end_time = time.time()
print('average time: ', (end_time - start_time) / pic)测试结果为2.5ms/张图像。
下面是使用PyTurboJPEG的版本：
import os
import timefrom turbojpeg import TurboJPEGimg_folder = '../test/img5/'
dst_folder = '../test/result/'# 检索img_folder下的所有图片
img_files = os.listdir(img_folder)
jpegtool = TurboJPEG()start_time = time.time()# 逐张处理
pic = 0
for img_file in img_files:# decoding input.jpg to BGR arraywith open(img_folder + img_file, 'rb') as in_file:bgr_array = jpegtool.decode(in_file.read())pic += 1end_time = time.time()
print('average time: ', (end_time - start_time) / pic)测试结果为2.0ms/张。