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Python Imaging Library (PIL) Image オブジェクトの束に対して (独立した) 操作を行うコードがいくつかあります。並列処理を使用してこれを高速化したいので、以下の multiprocessing モジュールを読みました。

http://docs.python.org/library/multiprocessing.html

しかし、この問題にマルチプロセッシングを使用する方法はまだはっきりしていません。

概念的には、Image オブジェクトの multiprocessing.Queue を使用し、ワーカーのプールを使用できるように見えます。しかし、Image オブジェクトは 'unpickelable' のようです:

UnpickleableError: Cannot pickle <type 'ImagingCore'> objects

PIL 画像を並列処理するより良い方法はありますか?

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ファイルから画像オブジェクトを取得する場合は、ファイル名をワーカーに送信して、ワーカーに画像自体を開かせることができます。

それ以外の場合は、イメージ データ ( を使用Image.getdata()) をサイズとピクセル形式と共に送信し、ワーカーに と を使用してイメージを再構築させるImage.new()ことができますImage.putdata()。

于 2012-09-16T06:18:27.257 に答える
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ファイルの名前をリストに入れて、ワーカー プロセスに処理させます。以下の例では、サブプロセスでImageMagickを使用して、あいまいな形式から画像を変換しています。しかし、同じ原理を PIL でも使用できます。関数の内容を置き換えるだけです。これは、DICOM ファイル (この場合は X 線装置からの医用画像で使用される形式) を PNG 形式に変換するために頻繁に使用するプログラムです。processfile()

"""Convert DICOM files to PNG format, remove blank areas. The blank erea
   removal is based on the image size of a Philips flat detector. The image
   goes from 2048x2048 pixels to 1574x2048 pixels."""

import os
import sys
import subprocess
from multiprocessing import Pool, Lock

globallock = Lock()

def checkfor(args):
    """Make sure that a program necessary for using this script is
    available.

    Arguments:
    args -- string or list of strings containing a command to test
    """
    if isinstance(args, str):
        args = args.split()
    try:
        f = open('/dev/null')
        subprocess.call(args, stderr=subprocess.STDOUT, stdout=f)
        f.close()
    except:
        print "Required program '{}' not found! exiting.".format(args[0])
        sys.exit(1)

def processfile(fname):
    """Use the convert(1) program from the ImageMagick suite to convert the
       image and crop it.

    Arguments:
    fname -- string containing the name of the file to process
    """
    size = '1574x2048'
    args = ['convert', fname, '-units', 'PixelsPerInch', '-density', '300',
            '-crop', size+'+232+0', '-page', size+'+0+0', fname+'.png']
    rv = subprocess.call(args)
    globallock.acquire()
    if rv != 0:
        print "Error '{}' when processing file '{}'.".format(rv, fname)
    else:
        print "File '{}' processed.".format(fname)
    globallock.release()

def main(argv):
    """Main program.

    Arguments:
    argv -- command line arguments
    """
    if len(argv) == 1:
        # If no filenames are given, print a usage message.
        path, binary = os.path.split(argv[0])
        print "Usage: {} [file ...]".format(binary)
        sys.exit(0)
    # Verify that the convert program that we need is available.
    checkfor('convert')
    # Apply the processfile() function to all files in parallel.
    p = Pool()
    p.map(processfile, argv[1:])
    p.close()

if __name__ == '__main__':
    main(sys.argv)
于 2012-09-16T10:28:32.510 に答える
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別のオプションは、PIL イメージをピクル可能な numpy 配列に変換することです。

from __future__ import print_function
import numpy
import pickle

my_array = numpy.array([1,2,3])
pickled_array = pickle.dumps(my_array)
print('The pickled version of %s is:\n\n%s.' % (my_array, pickled_array))
于 2014-08-06T17:35:06.810 に答える