Question

我最近注意到使用transform.resize填充了我的RAM（很多：23Go）。这是我的功能

def resizePics(i):
    target_size = 500
    h, w = i.shape[0], i.shape[1]

    if h > w:      # crop to get a squared pic
        crop_size = round((h - w)/2)
        i = i[crop_size: h -crop_size, 0:w]
    elif h < w:
        crop_size = round((w - h)/2)
        i = i[0:h, crop_size:w-crop_size]

    i = transform.resize(i, (target_size,target_size), mode="constant", preserve_range=True) ##! HERE !##

    return(i)

我调用它的地方（数据是pandas数据帧）

pool = ThreadPool(multiprocessing.cpu_count())

data["img"] = pool.map(resizePics, data["img"])

pool.close() 
pool.close()

[主要假设]

我注意到使用此函数后，我的矩阵的值会发生很大变化（即使我使用preserve_range = True）。这是在transform.resize：

之前

data.head(5)
0   chest_xray/train/PNEUMONIA/person64_bacteria_3...   pneumonia   [[98, 100, 103, 104, 105, 107, 111, 114, 113, ...   504     144.0
1   chest_xray/train/NORMAL/NORMAL2-IM-1342-0001.jpeg   normal  [[0, 173, 163, 154, 144, 140, 132, 131, 129, 1...   1078    138.0
2   chest_xray/train/PNEUMONIA/person1441_bacteria...   pneumonia   [[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,...   1144    155.0
3   chest_xray/train/NORMAL/NORMAL2-IM-0576-0001.jpeg   normal  [[30, 31, 31, 28, 28, 30, 30, 30, 29, 27, 28, ...   1422    135.0
4   chest_xray/train/NORMAL/NORMAL2-IM-0660-0001.jpeg   normal  [[0, 2, 4, 3, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 3, 2, 0, 1,...   950     133.0

这是在：

之后

data.head(5)
0   chest_xray/train/PNEUMONIA/person64_bacteria_3...   pneumonia   [[196.00400000000008, 197.000096, 197.02799999...   504     144.0
1   chest_xray/train/NORMAL/NORMAL2-IM-1342-0001.jpeg   normal  [[38.89042000000035, 38.15600000000006, 36.734...   1078    138.0
2   chest_xray/train/PNEUMONIA/person1441_bacteria...   pneumonia   [[0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,...   1144    155.0
3   chest_xray/train/NORMAL/NORMAL2-IM-0576-0001.jpeg   normal  [[15.940252000000065, 17.550252000001198, 15.6...   1422    135.0
4   chest_xray/train/NORMAL/NORMAL2-IM-0660-0001.jpeg   normal  [[0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,...   950     133.0

在我看来，对RAM的影响与从int编码的像素有关 - ＆gt;彩车。

[问题]：有没有办法调整transform.resize以便

坚持使用
约束（例如，3位小数）

Answer 1

对于绝大多数-E函数，内部表示为-r。特别是，需要某种平滑/反击/等等。只有这样，我们才能保证输出尽可能精确和信息丰富。回答你的问题：

[问题]：有没有办法调整transform.resize以便


坚持使用

约束（例如，3位小数）
之后的数字范围

两个要点的“否定”:)。您应该手动将输出转换为您想要的任何类型，例如scikit-image或float。

但我很想知道你的基准测试的细节。 23GB很多。如果您可以准备一个显示高内存使用量的代码的最小示例，请将其发布在我们的GitHub错误跟踪器（https://github.com/scikit-image/scikit-image/issues）上。

skimage transform.resize对RAM的负面影响

1 个答案: