我的项目中的任务之一是加载数据集(chars74k)并为每个图像设置标签。在这个实现中,我已经有一个包含其他图像的矩阵和一个带有各自标签的列表。为了做任务,我写了下面的代码:Python - 加载多个图像的更快方法?
#images: (input/output)matrix of images
#labels: (input/output)list of labels
#path: (input)path to my root folder of images. It is like this:
# path
# |-folder1
# |-folder2
# |-folder3
# |-...
# |-lastFolder
def loadChars74k(images, labels, path):
# list of directories
dirlist = [ item for item in os.listdir(path) if os.path.isdir(os.path.join(path, item)) ]
# for each subfolder, open all files, append to list of images x and set path as label in y
for subfolder in dirlist:
imagePath = glob.glob(path + '/' + subfolder +'/*.Bmp')
print "folder ", subfolder, " has ",len(imagePath), " images and matrix of images is:", images.shape, "labels are:", len(labels)
for i in range(len(imagePath)):
anImage = numpy.array(Image.open(imagePath[i]).convert('L'), 'f').ravel()
images = numpy.vstack((images,anImage))
labels.append(subfolder)
它工作正常,但它花费的时间太长(约20分钟)。我想知道是否有更快的方式来加载图像并设置标签。
问候。
我猜测,大部分处理时间都在'Image.open(...)'上。你真的需要把所有的东西放在记忆里吗?也许只需要参考图像路径并在必要时读取文件? –
另外,你为什么在范围内(len(imagePath)):'imagePath [i]'?不要遍历列表的索引,然后索引该列表:仅循环列表本身。 –
好吧,我想我正在循环和打开所有图像加载到一个numpy.array,然后将图像附加到'图像'。这有什么不对? – Claudio