Utiliser imgp sur macOS avec Docker
Introduction
Lorsque j'ai essayé d'utiliser imgp qui est un outil CLI pour le traitement d'images en Python sur macOS (M3), l'installation d'imgp a échoué comme suit.
clang: warning: argument unused during compilation: '-msse4' [-Wunused-command-line-argument] src/libImaging/AlphaComposite.c:28:5: error: use of undeclared identifier '__m128i' __m128i mm_max_alpha = _mm_set1_epi32(255); ^ src/libImaging/AlphaComposite.c:29:5: error: use of undeclared identifier '__m128i' __m128i mm_max_alpha2 = _mm_set1_epi32(255 * 255); ^ src/libImaging/AlphaComposite.c:30:5: error: use of undeclared identifier '__m128i' __m128i mm_zero = _mm_setzero_si128(); ^ src/libImaging/AlphaComposite.c:31:5: error: use of undeclared identifier '__m128i' __m128i mm_half = _mm_set1_epi16(128); ^ src/libImaging/AlphaComposite.c:32:5: error: use of undeclared identifier '__m128i' __m128i mm_get_lo = _mm_set_epi8( ^ src/libImaging/AlphaComposite.c:34:5: error: use of undeclared identifier '__m128i' __m128i mm_get_hi = _mm_set_epi8( ^ src/libImaging/AlphaComposite.c:137:13: error: use of undeclared identifier '__m128i' __m128i mm_dst, mm_dst_lo, mm_dst_hi; ^ src/libImaging/AlphaComposite.c:138:13: error: use of undeclared identifier '__m128i' __m128i mm_src, mm_src_hi, mm_src_lo; ^ src/libImaging/AlphaComposite.c:139:13: error: use of undeclared identifier '__m128i' __m128i mm_dst_a, mm_src_a, mm_out_a, mm_blend; ^ src/libImaging/AlphaComposite.c:140:13: error: use of undeclared identifier '__m128i' __m128i mm_coef1, mm_coef2, mm_out_lo, mm_out_hi; ^ src/libImaging/AlphaComposite.c:143:13: error: use of undeclared identifier 'mm_dst' mm_dst = _mm_loadu_si128((__m128i *) &dst[x]); ^ src/libImaging/AlphaComposite.c:143:22: error: call to undeclared function '_mm_loadu_si128'; ISO C99 and later do not support implicit function declarations [-Wimplicit-function-declaration] mm_dst = _mm_loadu_si128((__m128i *) &dst[x]); ^ src/libImaging/AlphaComposite.c:143:48: error: expected expression mm_dst = _mm_loadu_si128((__m128i *) &dst[x]); ^ src/libImaging/AlphaComposite.c:143:39: error: use of undeclared identifier '__m128i' mm_dst = _mm_loadu_si128((__m128i *) &dst[x]); ^ src/libImaging/AlphaComposite.c:145:13: error: use of undeclared identifier 'mm_dst_lo' mm_dst_lo = _mm_unpacklo_epi8(mm_dst, mm_zero); ^ src/libImaging/AlphaComposite.c:145:25: error: call to undeclared function '_mm_unpacklo_epi8'; ISO C99 and later do not support implicit function declarations [-Wimplicit-function-declaration] mm_dst_lo = _mm_unpacklo_epi8(mm_dst, mm_zero); ^ src/libImaging/AlphaComposite.c:145:43: error: use of undeclared identifier 'mm_dst' mm_dst_lo = _mm_unpacklo_epi8(mm_dst, mm_zero); ^ src/libImaging/AlphaComposite.c:145:51: error: use of undeclared identifier 'mm_zero' mm_dst_lo = _mm_unpacklo_epi8(mm_dst, mm_zero); ^ src/libImaging/AlphaComposite.c:147:13: error: use of undeclared identifier 'mm_dst_hi' mm_dst_hi = _mm_unpackhi_epi8(mm_dst, mm_zero); ^ fatal error: too many errors emitted, stopping now [-ferror-limit=] 20 errors generated. error: command '/usr/bin/clang' failed with exit code 1 [end of output] note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip. ERROR: Failed building wheel for pillow-simd Failed to build pillow-simd ERROR: ERROR: Failed to build installable wheels for some pyproject.toml based projects (pillow-simd)
Cette erreur est un problème connu comme ci-dessous.
https://github.com/uploadcare/pillow-simd/issues/43
Solution
La construction sur macOS (M3) n'est pas prise en charge, j'ai donc essayé d'installer imgp à l'aide de Docker. Le processus d'installation est décrit ci-dessous.
(1) Démarrer le conteneur Docker
docker run-v $PWD:/work --rm --platform linux/amd64 -it python:3.12-slim /bin/bash
(2) Installer des packages pour la construction
apt update apt install build-essential zlib1g-dev libjpeg-dev
(3) Installer imgp
pip install imgp
(4) Vérifier le binaire installé
root@cc0fa40c9237:~# imgp usage: imgp [-h] [-x res] [-o deg] [-a] [-c] [-e] [-f] [-H] [-i] [-k] [-m] [-M res] [-n] [-N] [-O] [-P] [-q N] [-r] [-s byte] [-w] [-d] [PATH ...] Resize, rotate JPEG and PNG images. positional arguments: PATH source file or dir [default: current dir] options: -h, --help show this help message and exit -x res, --res res output resolution in HxV or percentage -o deg, --rotate deg rotate clockwise by angle (in degrees) -a, --adapt adapt to resolution by orientation [default: off] -c, --convert convert PNG to JPG format [default: off] -e, --eraseexif erase exif metadata [default: off] -f, --force force to exact specified resolution [default: off] -H, --hidden include hidden (dot) files [default: off] -i, --includeimgp re-process _IMGP files. * RISKY: refer to docs -k, --keep skip (honors -c or --pr) images matching specified H or V or --res=100 [default: off] -m, --mute operate silently [default: informative] -M res, --minres res min resolution in HxV or percentage of --res to resize -n, --enlarge enlarge smaller images [default: off] -N, --nearest use nearest neighbour interpolation for PNG [default: antialias] -O, --optimize optimize the output images [default: off] -P, --progressive save JPEG images as progressive [default: off] -q N, --quality N quality factor (N=1-95, JPEG only) [default: 75] -r, --recurse process non-symbolic dirs recursively [default: off] -s byte, --size byte minimum size to process an image [default: 1024] -w, --overwrite overwrite source images [default: off] -d, --debug enable debug logs [default: off] Version 2.9 Copyright © 2016-2023 Arun Prakash Jana <engineerarun@gmail.com> License: GPLv3 Webpage: https://github.com/jarun/imgp
Note
$ uname -a Darwin weizen.local 23.4.0 Darwin Kernel Version 23.4.0: Wed Feb 21 21:45:48 PST 2024; root:xnu-10063.101.15~2/RELEASE_ARM64_T8122 arm64 $ docker -v Docker version 26.1.1, build 4cf5afa
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
