读取图像并有效地调整它们的大小

Question

我尝试读取一堆图像（超过 180k）并将它们调整为新的高度和新的宽度。我使用下面的代码，它适用于少量图像，但对于大量图像，内核会死掉......那么，有没有更有效的方法来调整图像大小？也许没有阅读其中的图像？

 folders = glob.glob(r'path\to\images\*')
 imagenames_list = []
    for folder in folders:
        for f in glob.glob(folder+'/*.png'):
            imagenames_list.append(f)
    read_images = []        

    for image in imagenames_list:
        read_images.append(cv2.imread(image))

    def resize_images(img, new_width, new_height):
        size = (new_width, new_height)
        resized_img = cv2.resize(img, size)
        return resized_img

    resized_img = [resize_images(img, new_width=128, new_height=32) for img in read_images]

Answer 1

问题似乎是您将大约 180,000 张图像加载到 read_images 列表中。那是很多图像，很可能会填满 RAM 并杀死内核。

由于您没有提及您打算如何处理这些调整大小的图像，我可以建议您尝试两件事。

• 创建resize_and_save(image_path, new_size, save_path) 以立即加载、保存和释放图像。您可以将其用于imagenames_list中的每张图片

• 如果您使用它来创建批次进行训练，请仅加载所需数量的图像以准备一批并仅调整这些图像的大小