如何在不將整個圖像加載到內存中的情況下將單個 tif 圖像部分加載到 numpy 數組中？

Question

所以有一個 4GB 的 .TIF 圖像需要處理，作為內存限制，我無法將整個圖像加載到 numpy 數組中，所以我需要從硬盤中延遲加載它。 所以基本上我需要並且需要在python中完成作為項目要求。 我也嘗試在 PyPi tifffile 中尋找 tifffile 庫，但我發現沒有任何用處，請幫忙。

Answer 1

pyvips可以做到這一點。 例如：

import sys
import numpy as np
import pyvips

image = pyvips.Image.new_from_file(sys.argv[1], access="sequential")

for y in range(0, image.height, 100):
    area_height = min(image.height - y, 100)
    area = image.crop(0, y, image.width, area_height)
    array = np.ndarray(buffer=area.write_to_memory(),
                       dtype=np.uint8,
                       shape=[area.height, area.width, area.bands])

new_from_file的access選項打開了順序模式：pyvips 將僅根據需要從文件加載像素，限制是您必須從上到下讀取像素。

循環以 100 條掃描線為單位向下運行圖像。 當然，您可以對此進行調整。

我可以像這樣運行它：

$ vipsheader eso1242a-pyr.tif 
eso1242a-pyr.tif: 108199x81503 uchar, 3 bands, srgb, tiffload_stream
$ /usr/bin/time -f %M:%e ./sections.py ~/pics/eso1242a-pyr.tif
273388:479.50

因此，在這台悲傷的舊筆記本電腦上，掃描 108,000 x 82,000 像素的圖像需要 8 分鍾，並且需要 270 MB 的內存峰值。

你在做什么處理？ 您也許可以在 pyvips 中完成所有操作。 它比numpy快得多。

Answer 2

import pyvips
img = pyvips.Image.new_from_file("space.tif", access='sequential')
out = img.resize(0.01, kernel = "linear")
out.write_to_file("resied_image.jpg")

如果您想將文件轉換為其他尺寸較小的格式，此代碼就足夠了，並且可以幫助您在沒有任何內存峰值的情況下完成此操作，並且時間很短...