Question

我正在使用NumPy和Pillow处理图像，我有32G的RAM，但所有内存都在使用。我该怎么做才能改进我的计划？这是我的部分代码：

import os
import numpy as np
from PIL import Image
from numpy import *

img_rows,img_cols,img_depth=240,240,30
X_tr=[]

path = '/home/lt/Spyder/data1/brushing teeth/Depth1/'
imlist = os.listdir(path)
imlist.sort(key= lambda x:int(x[:-4]))
im = np.array(Image.open(path+imlist[0]))
m,n = im.shape[0:2]
imbr = len(imlist)
num = imbr-30 
i = 0

while i<num :
    frames=[]
    for k in range(30):
        im=np.array(Image.open(path+imlist[k+i]))
        frames.append(im)

    i=i+5
    input=np.array(frames)
    ipt = np.rollaxis(np.rollaxis(input,2,0),2,0)
    X_tr.append(ipt) #265

X_tr变量的大小为3751行，我的内存为99％。我该怎么办？也许我应该处理100000张图片，但这只是数据的四分之一！

Answer 1

您正在将所有文件作为Image实例加载到内存中。因此，您的图像太大，无法放入记忆中。您应该处理较少的图像，或者图像的尺寸应该更小。

然而，你似乎只是循环它，因此如果你使用发电机你应该没事。

您的代码令人困惑，因为您希望处理所有内容，但每隔5帧只执行一次？无论如何，这里有一些优化：

# drop this, not needed
# i = 0 

# better memory data structure
# this should fix your memory problem
frames = collections.deque(maxlen=30)

# process every 5th frame?
# there seems to be a flaw in that you cut the last 30 but you
# when you start you also do not have 30. (can add if len(frames) < 30)
for file_name in files[::5]:
    frames.append(np.array(Image.open(path + file_name))
    input = np.array(frames)
    ipt = np.rollaxis(np.rollaxis(input,2,0),2,0)
    X_tr.append(ipt) #265

当我有32GRAM和py是64位时，如何解决python中的内存错误

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