Python PIL实现图片像素矩形区域交换 嵌套循环卡顿问题

• 程序卡顿冻结本质是性能问题：getpixel、putpixel属于Python层逐像素调用接口，单次调用开销很高。两个高100像素、与图片等宽的区域总像素量为2 * 图片宽度 * 100，只要图片宽度超过2000像素，Python嵌套循环就要执行40万次以上的读写操作，直接阻塞主线程，表现就是程序无响应、冻结。
• 交换逻辑失效是读写顺序错误：如果直接在原图上嵌套循环边读边写，第一个区域的原始像素还没完成暂存就被新值覆盖，最终两个区域内容会完全错乱，无法实现交换效果。
• 之前两个独立函数可以正常运行，是因为函数仅给对应区域写入固定颜色值，不需要暂存原始像素，且单次循环的开销还没达到卡死阈值；合并为交换逻辑后，循环计算量翻倍，同时需要处理临时像素存储，性能问题和逻辑问题同时触发就会出问题。

不要手写Python嵌套循环操作像素，直接调用PIL内置的区域裁剪、粘贴接口即可，这类接口底层由C实现，性能比手写Python循环高2个数量级，完全不会卡顿，逻辑也更简单不易出错。
交换逻辑仅需三步：

1. 定义两个待交换区域的坐标范围
2. 把两个区域从原图上裁剪下来作为独立备份（该操作不会修改原图）
3. 把两个备份区域交叉粘贴到对方的原位置即可

可直接运行的代码如下：

from PIL import Image

im = Image.open("Jenny-RedEyes.jpg")
width, height = im.size

# 配置两个待交换区域的参数：全宽、高度100像素
y1 = 0    # 第一个区域的起始Y坐标
y2 = 166  # 第二个区域的起始Y坐标
region_height = 100

# 裁剪两个区域做临时备份
box1 = (0, y1, width, y1 + region_height)
box2 = (0, y2, width, y2 + region_height)
region1 = im.crop(box1)
region2 = im.crop(box2)

# 交叉粘贴完成交换
im.paste(region2, box1)
im.paste(region1, box2)

im.show()

如果出于原理验证目的非要手写循环实现，必须先把两个区域的所有像素全部读取缓存到内存，再统一写回，绝对不能边读边写；同时用load()方法获取像素访问指针，减少逐点调用接口的开销。该写法性能远差于内置接口，高分辨率图片下依然会有明显卡顿，仅做参考：

from PIL import Image

im = Image.open("Jenny-RedEyes.jpg")
width, height = im.size
pix = im.load()
y1, y2 = 0, 166
region_height = 100

# 第一步：缓存两个区域的全部像素值
buf1 = []
buf2 = []
for x in range(width):
    col1, col2 = [], []
    for offset in range(region_height):
        col1.append(pix[x, y1 + offset])
        col2.append(pix[x, y2 + offset])
    buf1.append(col1)
    buf2.append(col2)

# 第二步：统一写入交换后的像素值
for x in range(width):
    for offset in range(region_height):
        pix[x, y1 + offset] = buf2[x][offset]
        pix[x, y2 + offset] = buf1[x][offset]

im.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Oswald