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我正在处理 .svs 格式的大于 8 GB 的图像。使用 openslide，我将它们读取为 1D numpy 数组。现在，为了将它们输入算法，我需要将它们重塑为图像形式，以处理像素位置相关信息。由于图像非常大，使用 PIL 将 numpy 数组转换为

image=np.load('test.npy') 
im=Image.fromarray(image)

给我一个错误size does not fit in int。我试图通过将dtypefrom更改为uint8来解决此错误，uint64但是，尽管64GB RAM and 3 TB memory我的工作站上有，但我的 python 一直在崩溃。

然后我尝试使用以下方法加载 numpy 数组memmap：

    im = np.load(curr_path)
    shapeIm=im[:].shape  ##shape of the image
    name_no_ext = os.path.splitext(f[i])[0]
    filename=path.join(dir,name_no_ext+'.tif') ##filename to save the image file
    #Create a memmap with dtype and shape that matches our data:
    fp = np.memmap(filename, dtype='uint8', mode='w+',shape=shapeIm)  #memmap to read/write very large image files in chunks directly from disk
    #Write data to memmap array:
    fp[:] = im[:]
    fp.filename == path.abspath(filename)
    #Deletion flushes memory changes to disk before removing the object:
    del fp
    #Load the memmap and verify data was stored:
    newfp = np.memmap(filename, dtype='uint8', mode='r+', shape=shapeIm)

现在上面的代码给了我一个.tif格式的图像。但是，我无法处理它。我分析不出来为什么？我发现当我尝试读取该图像并打印其形状时。

AttributeError：“NoneType”对象没有属性“形状”

所以，这种方式对我来说也失败了。然后我尝试以图像的形状（44331、64625、3）重塑numpy数组，但出现以下错误

ValueError：序列太大；不能大于 32

谁能帮我处理这样的图像。我在 x、y、z 像素位置对这些图像进行了注释，并将这些注释作为基本事实处理，我需要将我的 numpy 数组转换为图像的形式。

任何帮助都会很棒。

编辑：我现在正在重塑 numpy 数组。但是，仍然不知道如何使用 numpy 文件作为我的数据集输入而不是图像。

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