参考答案（how to convert dzi (deep zoom) files to full image）
我是这个主题的菜鸟，如果我错了，请更正。
我正在尝试从.dzi（深度缩放图像）格式创建多平铺tiff，我的做法是：
（i）选择最高级别文件夹。
（ii）将m行的所有n列（m_n.jpeg，我指的是以这种格式保存的图像）垂直拼接为png图像。因此它们占据了相当大的空间。
（iii）最后，我使用pyvips.Image.write_to_file（）将所有这些垂直png图像水平合并为一个完整的图像png。
（iv）最后使用vis im_save将完整的图像png转换为tiff。
我现在担心的是，此过程花费了将近2个小时才能制作出30,000 base_tiles的完整图像png，而且它的大小也超过了10 GB（完整图像png）。
是否有更好，更快的方法将.dzi转换为tiff？
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libvips有一个arrayjoin运算符，可以将一组图块连接在一起形成大图像。
您可以这样使用它（在linux命令行上）：
vips arrayjoin "$(ls *.jpeg | sort -t_ -k2g -k1g)" x.tif[tile,pyramid,compression=jpeg] --across 20
这将把所有JPG图像加载到当前目录中，将它们组装成一个巨大的网格（横跨20个图像），并作为TIFF金字塔写入。显然，您需要检查网格的大小，并调整across参数。
$()部分按照数字顺序对x_y.jpg格式的文件名先按y，然后按x排序。没有这些，瓷砖将被烦人地换位。
假定重叠为0。如果图块重叠，则需要设置hspacing和vspacing选项以控制图块的放置方式。例如：
vips arrayjoin "$(ls *.jpg | sort -t_ -k2g -k1g)" x.tif --across 20 --hspacing 254 --vspacing 254
将水平和垂直每254个像素放置磁贴。
arrayjoin必须能够打开所有输入图像，因此它需要很多文件描述符。大多数Linux默认每个进程一次最多打开1024个文件，因此您可能需要提高该数目。通常，您只需编辑几个配置文件，然后再次注销即可。我将系统设置为65536，但是您可以使用任何数字。
Windows对每个进程的硬限制为2000个文件，您不能更改。您需要在该平台上的各个部分中进行组装。
这是一个可行的示例。首先，创建一个没有重叠的Deepzoom金字塔：
john@kiwi:~/pics/x$ vips dzsave ~/pics/k2.jpg x --overlap 0
john@kiwi:~/pics/x$ cd x_files/11
john@kiwi:~/pics/x/x_files/11$ ls
0_0.jpeg 0_7.jpeg 1_5.jpeg 2_3.jpeg 3_1.jpeg 3_8.jpeg 4_6.jpeg 5_4.jpeg
0_1.jpeg 0_8.jpeg 1_6.jpeg 2_4.jpeg 3_2.jpeg 4_0.jpeg 4_7.jpeg 5_5.jpeg
0_2.jpeg 1_0.jpeg 1_7.jpeg 2_5.jpeg 3_3.jpeg 4_1.jpeg 4_8.jpeg 5_6.jpeg
0_3.jpeg 1_1.jpeg 1_8.jpeg 2_6.jpeg 3_4.jpeg 4_2.jpeg 5_0.jpeg 5_7.jpeg
0_4.jpeg 1_2.jpeg 2_0.jpeg 2_7.jpeg 3_5.jpeg 4_3.jpeg 5_1.jpeg 5_8.jpeg
0_5.jpeg 1_3.jpeg 2_1.jpeg 2_8.jpeg 3_6.jpeg 4_4.jpeg 5_2.jpeg
0_6.jpeg 1_4.jpeg 2_2.jpeg 3_0.jpeg 3_7.jpeg 4_5.jpeg 5_3.jpeg
您可以看到它是由6格和9格向下的瓦片组成的网格。
现在重新组装图块并写成TIFF金字塔：
john@kiwi:~/pics/x/x_files/11$ vips arrayjoin "$(ls *.jpeg | sort -t_ -k2g -k1g)" x.tif[tile,pyramid,compression=jpeg] --across 6
john@kiwi:~/pics/x/x_files/11$ vipsheader x.tif
x.tif: 1524x2286 uchar, 3 bands, srgb, tiffload_stream
使用pyvips就像：
#!/usr/bin/env python3
import pyvips
tiles_across = 142
tiles_down = 150
tiles = [pyvips.Image.new_from_file(f"{x}_{y}.jpeg", access="sequential")
for y in range(tiles_down) for x in range(tiles_across)]
im = pyvips.Image.arrayjoin(tiles, across=tiles_across)
im.write_to_file("x.jpg")
这花了大约10分钟时间和6gb的内存来连接这台笔记本电脑上的21,000张瓷砖。