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.tiffこのコードは、Ubuntu 11.04の画像からフーリエ変換を計算できます。Windows XP では、メモリ エラーが発生します。何を変更しますか？ありがとうございました。

def fouriertransform(result):     #function for Fourier transform computation
    for filename in glob.iglob ('*.tif')
        imgfourier = scipy.misc.imread(filename) #read the image
        arrayfourier = numpy.array([imgfourier])#make an array 
        # Take the fourier transform of the image.
        F1 = fftpack.fft2(arrayfourier)
        # Now shift so that low spatial frequencies are in the center.
        F2 = fftpack.fftshift(F1)
        # the 2D power spectrum is:
        psd2D = np.abs(F2)**2
        L = psd2D
        np.set_printoptions(threshold=3)
        #np.set_printoptions(precision = 3, threshold = None, edgeitems = None, linewidth = 3, suppress = True, nanstr = None, infstr = None, formatter = None)
        for subarray in L:
            for array in subarray:
                for array in subarray:
                    for elem in array:
                        print '%3.10f\n' % elem

エラー出力は次のとおりです。

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Documents and Settings\HrenMudak\Мои документы\Моя музыка\fourier.py", line 27, in <module>
    F1 = fftpack.fft2(arrayfourier)
  File "C:\Python27\lib\site-packages\scipy\fftpack\basic.py", line 571, in fft2
    return fftn(x,shape,axes,overwrite_x)
  File "C:\Python27\lib\site-packages\scipy\fftpack\basic.py", line 521, in fftn
    return _raw_fftn_dispatch(x, shape, axes, overwrite_x, 1)
  File "C:\Python27\lib\site-packages\scipy\fftpack\basic.py", line 535, in _raw_fftn_dispatch
    return _raw_fftnd(tmp,shape,axes,direction,overwrite_x,work_function)
  File "C:\Python27\lib\site-packages\scipy\fftpack\basic.py", line 463, in _raw_fftnd
    x, copy_made = _fix_shape(x, s[i], waxes[i])
  File "C:\Python27\lib\site-packages\scipy\fftpack\basic.py", line 134, in _fix_shape
    z = zeros(s,x.dtype.char)
MemoryError
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1

そのライブラリがなく、エラーを再現できなかったため、を関数mahotas.imreadに置き換えたことを除いて、コードを実行しようとしました。scipy.misc.imread

さらにいくつかの発言：

  • scipy.misc.imread関数の代わりに関数を使用できますmahotasか? 問題はそこにある可能性があると思います
  • スローされる実際の例外は何ですか? (+その他の出力?)
  • あなたのイメージの寸法は？グレースケール/RGB? 大きな画像のすべての値を出力すると、実際にはかなりのメモリが消費される可能性があるため、matplotlibsimshow関数などを使用して結果を視覚化することをお勧めします。
于 2013-06-23T11:09:17.617 に答える