问利用Apache Spark和OpenCV进行图像分析
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Stack Overflow用户

提问于 2019-07-17 13:46:03

回答 1查看 469关注 0票数 3

我想做一些图像分析，对大量的图像(千)，我想尝试使用火花，以加快这一点。为了测试目的，我正在使用docker在本地设置一个独立的集群。

我想做一些基本分析，如计算梯度、边缘检测等。我可以使用以下方法成功地将图像加载到数据帧中：

images = spark.read.format("image").option("dropInvalid", True).load("/opt/spark-data/")

我尝试使用udf调用OpenCV函数，比如Sobel。但我无法将图像数据加载到OpenCV可以使用的格式中。

有什么方法可以将图像数据转换成可以使用OpenCV函数的方式吗？或者，是否有比使用OpenCV更好的方法来做到这一点？

apache-spark

opencv

pyspark

回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2022-08-11 19:57:11

我能够在这个post的帮助下完成这项工作。

def convertImageGeneric( image, fa , down_width = 500, down_height = 500):
 import numpy as np
 import cv2
 fa = cv2.SIFT_create(400)
 cv2_image = cv2.cvtColor(
       np.reshape(image.data, (image.height, image.width, image.nChannels)), # this handles the image conversion
       cv2.COLOR_BGR2GRAY
      )
 preds = fa.detect( image , None )
 return (image.origin, Vectors.dense(no_more_numpy(preds)) )

票数 1

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/57077418

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