我写了一个脚本来转移bmp图像台达电子HMI（工业自动化触摸面板）。这里的主要情况是HMI使用了一种有点奇怪的像素格式。它看起来像16位RGB555，但每个像素的两个字节的颜色的所有位都向右移动，在BRG和绿色中使用4位而不是5位。
我写了一些代码，它似乎工作正常，图像显示正确，但它需要大量的时间来转换600x250像素的图像（约1.5秒）。
最后，我有一个两个数字的numpy数组，我需要向右滚动，但就像一个数字，而不是每个单独的。

def img_to_hex(img):
    # swapping green channel with red
    green_ch = img[:, :, 1].copy()
    red_ch = img[:, :, 2].copy()
    img[:, :, 1] = red_ch
    img[:, :, 2] = green_ch

    # decoding to 555 color
    im555 = np.vstack(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR555))

    for ind, i in enumerate(im555):
        # changing bytes order for every pixel
        bits = ''
        im555[ind][0], im555[ind][1] = im555[ind][1], im555[ind][0]

        # converting int to bin
        for num in im555[ind]:
            bits = bits + bin(num)[2:].rjust(8, '0')

        # rotating string
        rot_str = rotate_string(bits, 2)

        # converting bits to int
        im555[ind][0], im555[ind][1] = int(rot_str[:8], 2), int(rot_str[8:], 2)

    img_bytes = im555.tobytes()

    return img_bytes.hex()

def rotate_string(input, d):
    # slice string in two parts to right
    rfirst = input[0: len(input) - d]
    rsecond = input[len(input) - d:]
    return rsecond + rfirst

运行此代码的示例结果：

[255 127] <class 'numpy.ndarray'> shape - (2,)
0111111111111111 - original - 0xFF 0x7F
1101111111111111 - rolled - 0xDF 0xFF
[223 255] <class 'numpy.ndarray'> shape - (2,)

[170  45] <class 'numpy.ndarray'> shape - (2,)
0010110110101010 - original - 0xAA 0x2D 
1000101101101010 - rolled - 0x8B 0x6A 
[139 106] <class 'numpy.ndarray'> shape - (2,)

我也试着用numpy来做这个：

for ind, i in enumerate(im555):
        im555[ind][0], im555[ind][1] = im555[ind][1], im555[ind][0]
        im555[ind] = np.packbits((np.roll((np.unpackbits(im555[ind])), 2)))

但是转换600x250pix图像大约需要12秒。
那么我如何才能快速做到这一点呢？