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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