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最後の質問に続いて: Python で大きな画像ファイルを配列として読み取る

私のラップトップのメモリ制限により、画像全体ではなく、一度にすべてのピクセルを読み取ることができる python ジェネレーターを使用して画像セグメンテーション アルゴリズムを実装したいと考えています。

私のラップトップは、4G RAM と Intel(R) Core(TM) i7-2860 QM CPU を搭載した Window 7 (64 ビット OS) で、処理している画像は 2G を超えています。適用したいアルゴリズムは流域セグメンテーションです: http://scikits-image.org/docs/dev/auto_examples/plot_watershed.html

私が見つけることができる唯一の同様の例はhttp://vkedco.blogspot.com/2012/04/rgb-to-gray-level-to-binary-python.htmlですが、必要なのはピクセル値を変換するだけではありません時間。近接ピクセル間の関係を考慮する必要があります。どのようにできるのか？

アイデアやヒントはありますか？前もって感謝します！

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RGB からグレーレベルへの変換操作は純粋にローカルであるため、ストリーミング アプローチは自明です。ピクセルの位置は関係ありません。Watershed はグローバルな操作です。1 ピクセルで出力が劇的に変わることがあります。いくつかのオプションがあります:

  1. タイルで動作し、画像を何度も通過することを反復する Watershed の実装を作成します。これは私には難しそうです。
  2. ローカル メソッドを使用してセグメント化します (つまり、しきい値処理)。
  3. より多くの RAM を搭載したコンピューターを入手してください。RAM は安価で、デスクトップ システムに大量に搭載できます。
于 2012-07-27T14:40:06.610 に答える