在OpenCV Python中更快地调整图像大小
我在一个文件夹(5M+)中有很多图像文件。这些图像大小不一。我想调整这些图像到128x128的大小。
我在一个循环中使用下面的函数来使用OpenCV调整Python中的大小
def read_image(img_path):
# print(img_path)
img = cv2.imread(img_path)
img = cv2.resize(img, (128, 128))
return img
for file in tqdm(glob.glob('train-images//*.jpg')):
img = read_image(file)
img = cv2.imwrite(file, img)但它需要超过7个小时才能完成。我想知道是否有任何方法来加快这一进程。
我能否实现并行处理来高效地使用dask或其他什么。？如果是的话，怎么可能呢？
Stack Overflow用户
发布于 2018-11-04 10:16:08
如果你绝对想用Python来做这件事，那么请不要理会我的答案。如果你对简单而快速地完成工作感兴趣，请读下去.
我建议GNU并行，如果您有很多事情要并行做，而且随着CPU变得“胖”，有更多的核心，而不是更高的时钟速率(GHz)，那么就更好了。
最简单的是，您可以在Linux、macOS和Windows中的命令行中使用ImageMagick来调整一组图像的大小：
magick mogrify -resize 128x128\! *.jpg如果您有数百张图像，您最好并行运行它，如下所示：
parallel magick mogrify -resize 128x128\! ::: *.jpg如果您有数以百万计的图像，*.jpg的扩展将使您的shell命令缓冲区溢出，因此您可以使用以下内容在stdin上输入图像名称，而不是将它们作为参数传递：
find -iname \*.jpg -print0 | parallel -0 -X --eta magick mogrify -resize 128x128\!这里有两个“技巧”：
- 我使用
find ... -print0和parallel -0来空终止文件名，这样它们中的空格就没有问题， - 我使用
parallel -X，这意味着，与其为每个映像启动一个全新的mogrify进程，GNU并行计算出了mogrify可以接受多少文件名，并给出了很多批文件。
我向你推荐这两种工具。
虽然上述答案的ImageMagick方面在Windows上工作，但我不使用Windows，也不确定是否在那里使用GNU并行。我认为它可能运行在git-bash和/或Cygwin下-你可以尝试问一个单独的问题-他们是免费的！
关于ImageMagick部分，我认为您可以使用以下命令获得文件中所有JPEG文件名的列表：
DIR /S /B *.JPG > filenames.txt然后，您可能可以像这样处理它们(而不是并行的)：
magick mogrify -resize 128x128\! @filenames.txt如果您了解如何在Windows上运行GNU并行，您可能可以使用如下所示并行处理它们：
parallel --eta -a filenames.txt magick mogrify -resize 128x128\!https://stackoverflow.com/questions/53138062
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