Question

我正在尝试传递一个返回平整的图像和标签数组的函数，而我的操作系统是Windows10。此外，当我尝试调用该函数i时，标题中所述的错误

MemoryError: Unable to allocate 115. GiB for an array with shape (1122, 1122, 12288) and data type float64

我想做的是：我想从一个函数内的关键点上提取数据集中的特征，并对我的数据集使用train_test_split，但是即使我尝试用关键点展平图像，它也会得到我错误，展平的唯一方法是没有关键点的相同图像。

这是我的尝试方式：

def load_image_files(fullpath, dimension=(35, 35)):
    flat_data = []
    orb = cv2.ORB_create(edgeThreshold=1, nfeatures=22)
    key_points = [cv2.KeyPoint(64, 9, 10), 
    cv2.KeyPoint(107, 6, 10), 
    cv2.KeyPoint(171, 10, 10)]
    kp, des = orb.compute(imageList, key_points)
    kparray = cv2.drawKeypoints(imageList, kp, None, flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS); 
    img_resized = resize(kparray, dimension, anti_aliasing=True, mode='reflect')
    img_resized = img_resized.flatten()
    flat_data.append(img_resized)
    images.append(flat_data)

        flat_data = np.array(flat_data)
        images = np.array(images)
        return Bunch(data=flat_data,
                     images=images)

Answer 1

函数在这里。您将所有平展图像附加到一个列表中，这会导致此内存错误。您可以使用dask数组存储它们.dask数组使用硬盘存储数据Dask是一个类似于Sparks的python库，专门用于大数据。

MemoryError：无法为形状为（1122、1122、12288）和数据类型float64

1 个答案: