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Python 實(shí)現(xiàn)將大圖切片成小圖,將小圖組合成大圖的例子

 更新時(shí)間:2020年03月14日 09:55:31   作者:未名亞柳  
這篇文章主要介紹了Python 實(shí)現(xiàn)將大圖切片成小圖,將小圖組合成大圖的例子,具有很好的參考價(jià)值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

訓(xùn)練keras時(shí)遇到了一個(gè)問題,就是內(nèi)存不足,將 .fit 改成 .fit_generator以后還是放不下一張圖(我的圖片是8192×8192的大圖==64M)。于是解決方法是將大圖切成小圖,把小圖扔去訓(xùn)練,跑出來的圖再拼成一個(gè)大圖

實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)我的keras(win10 - 16G內(nèi)存)只放得下最多4副小圖(2048×2048×4==16M),

再多就會報(bào)錯(cuò)exit :

Allocation of 4831838208 exceeds 10% of system memory.

原因大概是除了numpy本身要存這些圖,keras訓(xùn)練中也會對應(yīng)有額外的消耗

一、大圖切片成小圖

'''
讀入一個(gè)圖片0.bmp,切成指定數(shù)目個(gè)小圖片(16個(gè))
文件夾名out
'''
from PIL import Image
import sys,os
cut_num = 4 # 4*4=16個(gè)圖片
#將圖片填充為正方形
def fill_image(image):
  width, height = image.size  
  #選取長和寬中較大值作為新圖片的
  new_image_length = width if width > height else height  
  #生成新圖片[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))
  #將之前的圖粘貼在新圖上,居中 
  if width > height:#原圖寬大于高,則填充圖片的豎直維度
  #(x,y)二元組表示粘貼上圖相對下圖的起始位置
    new_image.paste(image, (0, int((new_image_length - height) / 2)))
  else:
    new_image.paste(image, (int((new_image_length - width) / 2),0))  
  return new_image
#切圖
def cut_image(image):
  width, height = image.size
  item_width = int(width / cut_num)
  box_list = []  
  # (left, upper, right, lower) 
  for i in range(0,cut_num):#兩重循環(huán),生成圖片基于原圖的位置 
    for j in range(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) for box in box_list]  
  return image_list
#保存
def save_images(image_list):
  index = 1 
  for image in image_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、隨機(jī)截取指定大小的圖

'''
隨即截取指定大小的圖片
'''
import os
import cv2
import random
 
#讀取圖片
img1=cv2.imread('0.bmp')
img2=cv2.imread('1.bmp')
 
#h、w為想要截取的圖片大小
h=2048
w=2048
 
save_dir1 = "pic_train/"
save_dir2 = "pic_noise/"
if os.path.exists(save_dir1) is False:
  os.makedirs(save_dir1)
if os.path.exists(save_dir2) is False:
  os.makedirs(save_dir2)
count=0
while 1:
  #隨機(jī)產(chǎn)生x,y 此為像素內(nèi)范圍產(chǎn)生
  y = random.randint(0, 6144)
  x = random.randint(0, 6144)
  #隨機(jī)截圖
  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
 
  if count==100:
    break

三、小圖組合成大圖

'''
將指定文件夾里面的圖片拼接成一個(gè)大圖片
'''
import PIL.Image as Image
import os
 
IMAGES_PATH = 'out\\' # 圖片集地址
IMAGES_FORMAT = ['.bmp', '.BMP'] # 圖片格式
IMAGE_SIZE = 2048 # 每張小圖片的大小
IMAGE_ROW = 4 # 圖片間隔,也就是合并成一張圖后,一共有幾行
IMAGE_COLUMN = 4 # 圖片間隔,也就是合并成一張圖后,一共有幾列
IMAGE_SAVE_PATH = 'final.bmp' # 圖片轉(zhuǎn)換后的地址
 
# 獲取圖片集地址下的所有圖片名稱
image_names = [name for name in os.listdir(IMAGES_PATH) for item in IMAGES_FORMAT if
        os.path.splitext(name)[1] == item]
 
# 簡單的對于參數(shù)的設(shè)定和實(shí)際圖片集的大小進(jìn)行數(shù)量判斷
if len(image_names) != IMAGE_ROW * IMAGE_COLUMN:
  raise ValueError("合成圖片的參數(shù)和要求的數(shù)量不能匹配!")
 
# 定義圖像拼接函數(shù)
def image_compose():
  to_image = Image.new('RGB', (IMAGE_COLUMN * IMAGE_SIZE, IMAGE_ROW * IMAGE_SIZE)) #創(chuàng)建一個(gè)新圖
  # 循環(huán)遍歷,把每張圖片按順序粘貼到對應(yīng)位置上
  for y in range(1, IMAGE_ROW + 1):
    for x in range(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')
  return to_image.save(IMAGE_SAVE_PATH) # 保存新圖
image_compose() #調(diào)用函數(shù)

注意文件名的數(shù)字順序,00 01 02 ...11 12 13 ....這樣

以上這篇Python 實(shí)現(xiàn)將大圖切片成小圖,將小圖組合成大圖的例子就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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