问题标签 [vips]

我正在尝试使用 pyvips 制作图像马赛克生成器。所以基本上，给定一个图像（以下称为原始图像）创建一个新的、更大的图像，它类似于原始图像，除了每个像素（或更实际的像素组）被更小的不同图像块替换。
我被 pyvips 所吸引，因为据说它可以处理巨大的图像，并且可以处理图像而无需将它们完全加载到内存中。但是，我在创建空白马赛克然后填充平铺图像时遇到问题。
在下面的代码中，我尝试将瓷砖逐行连接在一起以创建马赛克，但不幸的是，这段代码会耗尽我的 RAM 并且总是出现段错误。

我还尝试通过调整原始图像的大小然后使用如下所示的 draw_image 来创建马赛克，但这也会崩溃。

最后，我尝试从 new_temp_file 创建马赛克，但无法写入临时图像。

我怎样才能使这个马赛克程序工作？

我正在搜索能够读取图像文件区域（任何格式）的库（任何语言），而无需最初读取整个图像文件。

我遇到了一些选项，例如 vips，它确实不会将整个图像保存在内存中，但似乎仍然需要完全阅读它才能开始。

我意识到这可能不适用于 jpeg 等压缩格式，但理论上听起来 bmps 或 tiffs 应该允许这种类型的阅读。

我循环读取 100 张 jpeg 图像并从中提取不同的区域。

循环内容：

或者在 python 中同样的事情：

我看 RSS，物理内存使用情况。它从大约 40MB 开始，然后随着每个图像的增长而增长。

这是一个图表：

这是具有相同作物原点、宽度/高度的 4 倍原始尺寸的图像的图表。

为什么会这样？是否有泄漏的地方？当我设置一个标志来跟踪泄漏时pyvips.base.leak_set(1)，我得到了大约 60 MB 的报告。我还使用 cgroups 将进程的物理内存限制为 100 MB。Vips 能够运行而不会崩溃，但速度较慢。作为比较，OpenCV 中的类似操作消耗几乎恒定数量的 RSS，140 MB 或 300 MB，具体取决于图像大小。对于我的实验，vips 在 CPU 时间上赢了几次，但在内存上输了几次。

pyvips 版本：2.0.4

libvips 版本：8.6.1

我主要有黑白图像，有些部分是彩色的（假设它是黄色和绿色）。我想知道这些颜色。

为此，我想我可能会将图像转换为黑白，然后将黑白图像与原始图像进行比较以找出差异。但我不太确定我应该使用哪种算法来做到这一点。

伪代码中的类似内容：

我主要专注于 libvips 来做到这一点，但我只需要一个关于如何做到这一点的建议，然后我就可以编写代码了。

如果您知道我上面描述的任何其他方法，我也将不胜感激。

我试图弄清楚如何通过 python 将多个图像与 vips 连接起来。我在一个文件夹中可以说 30 个（但可以超过 600 个）是条纹的 png 文件，它们的分辨率为 854x289920（所有相同的分辨率）...

如果我尝试将它们与 MemmoryError 水平连接在一起，python 中的 PIL 将立即死亡。所以我四处搜索，发现 VIPS 可以做我需要的两件事加入图像并从结果中制作深度缩放图像。

不幸的是，我不确定如何在 python 中正确地水平连接它们。

我有一个来自文件夹的图像列表，但是我将如何遍历它们并将连接的图像顺序写入磁盘？

我正在使用 libvips 来旋转图像。我正在使用具有 3002 MB Ram 和 512MB 临时存储的 VM。AWS Lambda 机器。

我运行旋转图像的命令是

它抛出以下错误

jpg图像约为10Mb。

是否可以使用 VIPS执行以下 ImageMagick透视扭曲命令？如果是这样，命令是什么（使用ruby-vips）？

$ convert my_file.png -matte -virtual-pixel transparent +distort Perspective '0,0,0,60 1500,0,300,0 0,2100,0,2310 1500,2100,300,2100' -crop 300x2310+0+0

我有一个带有不规则形状对象轮廓的 png，我想将其变成蒙版。我需要用黑色填充内部，然后交换黑色和白色。它是 8 位灰度，只有 0 和 255 的值。

我不能填充外部，留下内部白色，因为轮廓本身必须包含在正区域中。（假设已经定义了黑色、白色和红色的数组值。）

这将返回一个全黑光栅。嘘！这可行，但丑陋且效率低下。

有谁知道更优雅的解决方案？感谢您的任何指导。

我在需要连接的所有图像的 numpy 数组中有坐标。我使用 OpenCV 使用归一化互相关来查找坐标。我在平铺这些图像时遇到问题，因为它是分辨率为 640X480 像素的非常大的 300X300 图像。目前，我正在使用 pyvips 合并所有这些图像以形成高分辨率图像，但它正在谈论大约 20GB 的 RAM。

有什么方法可以将它降低到<4GB？是否有任何数据库来存储所有图像并显示平铺图像？

我将在使用数据库之前完成所有预处理步骤。我只需要使用图像和坐标的高分辨率平铺图像，而无需使用太多 RAM。甚至我也可以在网格中制作这些图像，无需坐标即可直接连接。请提出一种方法来实现这一点。

我在 Python3 上使用 Pillow（版本 5.2.0）打开 PNG 和 BMP 图像，并使用 Tkinter GUI 显示它们。PNG 图像正确显示没有问题，但是，当使用 Pillow 的 BmpImagePlugin.py 时，我遇到了一些 BMP 图像的 IOError（“不支持的 BMP 压缩”）。

使用位图插件的源码和一些打印语句，我发现在第 193 行抛出了异常，并且导致异常的图像是使用 RLE8 压缩的（由第 63 行的字典表示）；所有其他都可以工作，因为它们是 RAW 格式。在我看来，如果该字典中列出了压缩类型，则应该支持它，但显然情况并非如此。

我的问题：是否有人知道 Pillow 或任何其他可以打开 RLE8 位图图像的 python 库中的解决方法？这是显示我的 PATH 环境的图像，以及下面评论中描述的命令行错误。

路径问题