我有一个单色图像，其大小大于 10 GB (50000x50000)。这张图片有很多“洞”，像素为 NULL。
按照惯例，我知道如何使用 python griddata 函数读取整个图像并使用不同的插值方法用 NULL 值填充像素。但是现在的问题是，由于这张图片的大小，我不能一次处理整个图片，这会给我一个内存耗尽的错误。
所以，现在我的想法是我可以将这个图像分成 2500 个（50x50）窗口，然后在每个窗口上运行插值方法。但明显的问题是，对于每个窗口，NULL像素只与同一个窗口中的相邻像素进行插值，这有悖于图像的本质，因为窗口边缘的像素不能被窗口中的像素插值。相邻的窗户。为了解决这个问题，重叠窗口可能是一种解决方案。我只能想到这个解决方案。有谁知道是否有一种有效且完整的方法来插入一个非常大的图像。
我认为您需要提供更多信息，但是如果孔很小，一种简单的解决方案就是用中值滤波器的值替换空像素。
例如，使用pyvips：
#!/usr/bin/python3
import sys
import pyvips
image = pyvips.Image.new_from_file(sys.argv[1], access="sequential")
image = (image == 0).ifthenelse(image.median(5), image)
image.write_to_file(sys.argv[2])
这将以顺序模式打开图像（我们只需要对图像进行一次传递，因此我们不需要随机访问像素）。一个 5x5 中值滤波器可以填充最多三个像素的孔。您可以使用更大的窗口来填充更大的孔，但它当然会变慢。
它应该很快，并且只需要一点内存就可以处理任何大小的图像。
如果需要填充大面积区域，则需要考虑更复杂的东西。