5

非常に大きな画像がいくつかあります。イメージ全体をメモリにロードするのではなく、イメージを行順に 1 回だけパスしたいだけです。Python/scipyでこれを行うことは可能ですか?

編集:私は.PNGを使用していますが、それらをPPM、BMP、またはその他のロスレスに変換できました。

4

1 に答える 1

2

GDAL (Python バインディングを使用) は、このための非常に優れたドライバーを提供します。地理空間パッケージですが、たとえば BMP や PNG で問題なく動作します。この例は、行ごとに PNG をロードする方法を示しています。

import gdal

# only loads the dataset
ds = gdal.Open('D:\\my_large_image.png')

# read 1 row at the time
for row in range(ds.RasterYSize):
    row_data = ds.ReadAsArray(0,row,ds.RasterXSize,1)

ds = None # this closes the file

結果として Numpy 配列が得られるので、処理の準備が整います。同様の方法で任意の結果を書くことができます。

print type(row_data)
<type 'numpy.ndarray'>

print row_data.shape
(3, 1, 763)

print row_data
[[[  0   0 255 ..., 230 230   0]]

 [[  0   0 252 ..., 232 233   0]]

 [[  0   0 252 ..., 232 233   0]]]

読み取り専用のパッケージをインストールするのは、PIL などで実行できる場合は少しやり過ぎかもしれません。しかし、その堅牢なオプションです。私はこのような 30000*30000 ピクセルの画像を処理しました。

于 2013-02-16T16:40:56.013 に答える