На данный момент я использую scikit-image как способ обработки моих изображений на python. Но после некоторого тестирования я обнаружил, что scikit-image не работает с изображениями с высоким разрешением. Я попытался использовать изображение с разрешением 3024 x 4032, но это привело к ошибке MemoryError. Это происходит с помощью нескольких разных методов, предоставляемых scikit-image.
Я обнаружил, что это сработает, если я уменьшу изображение до более низкого разрешения. Я хочу знать максимально допустимое разрешение, чтобы я мог масштабировать изображения без потери качества. И что я могу проверить, не слишком ли велико разрешение.
Я нашел настоящую причину проблемы. Это не разрешение, а скорее scikit-изображение, которое меняет тип данных изображения на float, что делает его слишком большим для стека памяти.
Способ обойти это - превратить ваше изображение в массив numpy с типом данных uint8. Как это:
from PIL import Image
import numpy as np
from skimage.color import rgb2gray
im = Image.open("test.jpg")
pix = np.array(im, dtype=np.uint8)
img = rgb2gray(pix)
после преобразования его в массив numpy вы можете использовать его для любой операции, предоставляемой scikit-image
Ваш обходной путь в порядке, но я бы сделал это так:
from skimage import io
from skimage import img_as_ubyte
img = img_as_ubyte(io.imread('test.jpg', as_grey=True))