Python 实现将大图切片成小图,将小图组合成大图的例子
训练keras时遇到了一个问题，就是内存不足，将.fit改成.fit_generator以后还是放不下一张图（我的图片是8192×8192的大图==64M）。于是解决方法是将大图切成小图，把小图扔去训练，跑出来的图再拼成一个大图
实验发现我的keras（win10-16G内存）只放得下最多4副小图（2048×2048×4==16M），
再多就会报错exit：
Allocationof4831838208exceeds10%ofsystemmemory.
原因大概是除了numpy本身要存这些图，keras训练中也会对应有额外的消耗
一、大图切片成小图
'''
读入一个图片0.bmp，切成指定数目个小图片(16个)
文件夹名out
'''
fromPILimportImage
importsys,os
cut_num=4#4*4=16个图片
#将图片填充为正方形
deffill_image(image):
width,height=image.size
#选取长和宽中较大值作为新图片的
new_image_length=widthifwidth>heightelseheight
#生成新图片[白底]
#new_image=Image.new(image.mode,(new_image_length,new_image_length),color='white')
new_image=Image.new(image.mode,(new_image_length,new_image_length))
#将之前的图粘贴在新图上，居中
ifwidth>height:#原图宽大于高，则填充图片的竖直维度
#(x,y)二元组表示粘贴上图相对下图的起始位置
new_image.paste(image,(0,int((new_image_length-height)/2)))
else:
new_image.paste(image,(int((new_image_length-width)/2),0))
returnnew_image
#切图
defcut_image(image):
width,height=image.size
item_width=int(width/cut_num)
box_list=[]
#(left,upper,right,lower)
foriinrange(0,cut_num):#两重循环，生成图片基于原图的位置
forjinrange(0,cut_num):
#print((i*item_width,j*item_width,(i+1)*item_width,(j+1)*item_width))
box=(j*item_width,i*item_width,(j+1)*item_width,(i+1)*item_width)
box_list.append(box)
image_list=[image.crop(box)forboxinbox_list]
returnimage_list
#保存
defsave_images(image_list):
index=1
forimageinimage_list:
image.save('out/'+str(index)+'.bmp','BMP')
index+=1
if__name__=='__main__':
file_path="0.bmp"
os.mkdir("out")
image=Image.open(file_path)
#image.show()
image=fill_image(image)
image_list=cut_image(image)
save_images(image_list)
二、随机截取指定大小的图
'''
随即截取指定大小的图片
'''
importos
importcv2
importrandom
#读取图片
img1=cv2.imread('0.bmp')
img2=cv2.imread('1.bmp')
#h、w为想要截取的图片大小
h=2048
w=2048
save_dir1="pic_train/"
save_dir2="pic_noise/"
ifos.path.exists(save_dir1)isFalse:
os.makedirs(save_dir1)
ifos.path.exists(save_dir2)isFalse:
os.makedirs(save_dir2)
count=0
while1:
#随机产生x,y此为像素内范围产生
y=random.randint(0,6144)
x=random.randint(0,6144)
#随机截图
cropImg1=img1[(y):(y+h),(x):(x+w)]
cropImg2=img2[(y):(y+h),(x):(x+w)]
cv2.imwrite(save_dir1+str(count)+'.bmp',cropImg1)
cv2.imwrite(save_dir2+str(count)+'.bmp',cropImg2)
count+=1
ifcount==100:
break
三、小图组合成大图
'''
将指定文件夹里面的图片拼接成一个大图片
'''
importPIL.ImageasImage
importos
IMAGES_PATH='out\\'#图片集地址
IMAGES_FORMAT=['.bmp','.BMP']#图片格式
IMAGE_SIZE=2048#每张小图片的大小
IMAGE_ROW=4#图片间隔，也就是合并成一张图后，一共有几行
IMAGE_COLUMN=4#图片间隔，也就是合并成一张图后，一共有几列
IMAGE_SAVE_PATH='final.bmp'#图片转换后的地址
#获取图片集地址下的所有图片名称
image_names=[namefornameinos.listdir(IMAGES_PATH)foriteminIMAGES_FORMATif
os.path.splitext(name)[1]==item]
#简单的对于参数的设定和实际图片集的大小进行数量判断
iflen(image_names)!=IMAGE_ROW*IMAGE_COLUMN:
raiseValueError("合成图片的参数和要求的数量不能匹配！")
#定义图像拼接函数
defimage_compose():
to_image=Image.new('RGB',(IMAGE_COLUMN*IMAGE_SIZE,IMAGE_ROW*IMAGE_SIZE))#创建一个新图
#循环遍历，把每张图片按顺序粘贴到对应位置上
foryinrange(1,IMAGE_ROW+1):
forxinrange(1,IMAGE_COLUMN+1):
from_image=Image.open(IMAGES_PATH+image_names[IMAGE_COLUMN*(y-1)+x-1]).resize(
(IMAGE_SIZE,IMAGE_SIZE),Image.ANTIALIAS)
to_image.paste(from_image,((x-1)*IMAGE_SIZE,(y-1)*IMAGE_SIZE))
to_image=to_image.convert('L')
returnto_image.save(IMAGE_SAVE_PATH)#保存新图
image_compose()#调用函数
注意文件名的数字顺序，000102...111213....这样
以上这篇Python实现将大图切片成小图,将小图组合成大图的例子就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持毛票票。
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