训练keras时遇到了一个问题，就是内存不足，将 .fit 改成 .fit_generator以后还是放不下一张图（我的图片是8192×8192的大图==64M）。于是解决方法是将大图切成小图，把小图扔去训练，跑出来的图再拼成一个大图
实验发现我的keras（win10 - 16G内存）只放得下最多4副小图（2048×2048×4==16M），
再多就会报错exit ：
Allocation of 4831838208 exceeds 10% of system memory.
原因大概是除了numpy本身要存这些图，keras训练中也会对应有额外的消耗
一、大图切片成小图
'''
读入一个图片0.bmp，切成指定数目个小图片(16个)
文件夹名out
'''
from PIL import Image
import sys,os
cut_num = 4 # 4*4=16个图片
#将图片填充为正方形
def fill_image(image):
width, height = image.size
#选取长和宽中较大值作为新图片的
new_image_length = width if width > height else height
#生成新图片[白底]
#new_image = Image.new(image.mode, (new_image_length, new_image_length), color='white')
new_image = Image.new(image.mode, (new_image_length, new_image_length))
#将之前的图粘贴在新图上，居中
if width > height:#原图宽大于高，则填充图片的竖直维度
#(x,y)二元组表示粘贴上图相对下图的起始位置
new_image.paste(image, (0, int((new_image_length - height) / 2)))
else:
new_image.paste(image, (int((new_image_length - width) / 2),0))
return new_image
#切图
def cut_image(image):
width, height = image.size
item_width = int(width / cut_num)
box_list = []
# (left, upper, right, lower)
for i in range(0,cut_num):#两重循环，生成图片基于原图的位置
for j in range(0,cut_num):
#print((i*item_width,j*item_width,(i+1)*item_width,(j+1)*item_width))
box = (j*item_width,i*item_width,(j+1)*item_width,(i+1)*item_width)
box_list.append(box)
image_list = [image.crop(box) for box in box_list]
return image_list
#保存
def save_images(image_list):
index = 1
for image in image_list:
image.save('out/'+str(index) + '.bmp', 'BMP')
index += 1
if __name__ == '__main__':
file_path = "0.bmp"
os.mkdir("out")
image = Image.open(file_path)
#image.show()
image = fill_image(image)
image_list = cut_image(image)
save_images(image_list)
二、随机截取指定大小的图
'''
随即截取指定大小的图片
'''
import os
import cv2
import random
#读取图片
img1=cv2.imread('0.bmp')
img2=cv2.imread('1.bmp')
#h、w为想要截取的图片大小
h=2048
w=2048
save_dir1 = "pic_train/"
save_dir2 = "pic_noise/"
if os.path.exists(save_dir1) is False:
os.makedirs(save_dir1)
if os.path.exists(save_dir2) is False:
os.makedirs(save_dir2)
count=0
while 1:
#随机产生x,y 此为像素内范围产生
y = random.randint(0, 6144)
x = random.randint(0, 6144)
#随机截图
cropImg1 = img1[(y):(y + h), (x):(x + w)]
cropImg2 = img2[(y):(y + h), (x):(x + w)]
cv2.imwrite(save_dir1 + str(count) + '.bmp', cropImg1)
cv2.imwrite(save_dir2 + str(count) + '.bmp', cropImg2)
count+=1
if count==100:
break
三、小图组合成大图
'''
将指定文件夹里面的图片拼接成一个大图片
'''
import PIL.Image as Image
import os
IMAGES_PATH = 'out\\' # 图片集地址
IMAGES_FORMAT = ['.bmp', '.BMP'] # 图片格式
IMAGE_SIZE = 2048 # 每张小图片的大小
IMAGE_ROW = 4 # 图片间隔，也就是合并成一张图后，一共有几行
IMAGE_COLUMN = 4 # 图片间隔，也就是合并成一张图后，一共有几列
IMAGE_SAVE_PATH = 'final.bmp' # 图片转换后的地址
# 获取图片集地址下的所有图片名称
image_names = [name for name in os.listdir(IMAGES_PATH) for item in IMAGES_FORMAT if
os.path.splitext(name)[1] == item]
# 简单的对于参数的设定和实际图片集的大小进行数量判断
if len(image_names) != IMAGE_ROW * IMAGE_COLUMN:
raise ValueError("合成图片的参数和要求的数量不能匹配！")
# 定义图像拼接函数
def image_compose():
to_image = Image.new('RGB', (IMAGE_COLUMN * IMAGE_SIZE, IMAGE_ROW * IMAGE_SIZE)) #创建一个新图
# 循环遍历，把每张图片按顺序粘贴到对应位置上
for y in range(1, IMAGE_ROW + 1):
for x in range(1, IMAGE_COLUMN + 1):
from_image = Image.open(IMAGES_PATH + image_names[IMAGE_COLUMN * (y - 1) + x - 1]).resize(
(IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE),Image.ANTIALIAS)
to_image.paste(from_image, ((x - 1) * IMAGE_SIZE, (y - 1) * IMAGE_SIZE))
to_image = to_image.convert('L')
return to_image.save(IMAGE_SAVE_PATH) # 保存新图
image_compose() #调用函数
注意文件名的数字顺序，00 01 02 ...11 12 13 ....这样
以上这篇Python 实现将大图切片成小图,将小图组合成大图的例子就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持呐喊教程。
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