本文旨在解决使用 python imagecodecs 库读取 jxr 文件时，`jpegxr_decode()` 函数产生大量冗余性能报告的问题。通过分析报告来源，指出问题根源在于 `jxrlib` 库的编译配置。本文将提供一种有效的解决方案，即通过 pypi 安装 `imagecodecs`，以获取包含正确编译的 `jxrlib` 库的版本，从而禁用不必要的性能报告输出。
在使用 Python 的 imagecodecs 库处理 JXR 文件时，你可能会遇到 jpegxr_decode() 函数在每次调用时都输出大量性能报告的困扰，例如：
*************************************************************************** * Perf Report *************************************************************************** Image Width = 5120, Height = 1440, total MegaPixels = 7.4 MP m_ptEncDecPerf (excl I/O): 75.000 milliseconds, 98.304001 MP/sec *** WARNING: 500 time intervals were measured as zero. This perf timer has insufficient precision! m_ptEndToEndPerf (incl I/O): 76.000 milliseconds, 97.010529 MP/sec
这些报告信息在某些场景下显得冗余，并且 warnings.simplefilter("ignore") 方法对此无效。本文将介绍如何有效地禁用这些性能报告。
问题根源：jxrlib 库的编译配置
这些性能报告是由 imagecodecs 依赖的 jxrlib 库生成的。关键在于，jxrlib 库在编译时，如果没有使用 DISABLE_PERF_MEASUREMENT 标志，就会默认输出这些性能报告。
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解决方案：从 PyPI 安装 imagecodecs
Conda-forge 在构建 Windows 平台上的 jxrlib 时，并未包含 DISABLE_PERF_MEASUREMENT 标志。因此，通过 Conda-forge 安装的 imagecodecs 会包含一个未经优化的 jxrlib 版本，从而导致性能报告的输出。
一个有效的解决方案是从 PyPI 安装 imagecodecs。PyPI 上的 imagecodecs 包含一个正确构建的 jxrlib 库，该库在编译时禁用了性能测量，并且可能包含 Conda-forge 版本中缺失的额外编解码器。
你可以使用以下命令从 PyPI 安装 imagecodecs：
pip install imagecodecs
注意事项：
-
在执行此操作之前，建议先卸载通过 Conda-forge 安装的 imagecodecs，以避免版本冲突：
conda uninstall imagecodecs
-
确保你的 pip 工具已经更新到最新版本：
pip install --upgrade pip
总结：
通过从 PyPI 安装 imagecodecs，你可以获得一个包含正确编译的 jxrlib 库的版本，从而有效地禁用不必要的性能报告输出，并可能获得其他编解码器的支持。这是一种简单而有效的解决方案，可以提升你在使用 imagecodecs 处理 JXR 文件时的体验。
