OpenCV将不会加载大图像（〜4GB）

我正在研究一个程序，该程序是从相当大的图像中检测彩色地面控制点。 TIFF图像大约是3 - 4 GB（大概35 000 x 33 000像素）。我正在使用Python 2和OpenCV来完成图像处理。OpenCV将不会加载大图像（〜4GB）

import cv2 
img = 'ortho.tif' 
I = cv2.imread(img, cv2.IMREAD_COLOR)

这部分不会（总是）产生错误信息。同时显示图像的功能：

cv2.imshow('image', I)

我也试图通过使用matplotlib显示图像：

plt.imshow(I[:, :, ::-1]) # Hack to change BGR to RGB

是否有OpenCV的或Python关于大图像的任何限制？你会建议如何加载这个iamge？

PS：我这样做的计算机是Windows 10“工作站”（它有足够的马力来处理图像）。

预先，感谢您的帮助:)

来源

2016-02-27 cLupus

错误信息说什么？ – Hexaholic

对于matplotlib plt.imshow（self.image [：，：，:: - 1]）类型错误： 'NoneType' 对象没有属性 '\ _ \ _的GetItem \ _ \ _' 的OpenCV赛斯： OpenCV错误：断言失败（size.width> 0 && size.height> 0）在cv :: imshow，file .. \ .. \ .. \ modules \ highgui \ src \ window.cpp中，第261行 cv2.imshow （'image'，self.image） cv2.error：.. \ .. \ .. \ modules \ highgui \ src \ window.cpp：261：error：（-215）size.width> 0 && size.height > 0在功能cv :: imshow 从本质上讲，它是图像的大小为0 x 0像素。 – cLupus

...你肯定这个东西（当我说这个东西，我的意思是OpenCV和Python）已经编译为64位？ – carlosdc

的imread()实施：

Mat imread(const string& filename, int flags) 
{ 
    Mat img; 
    imread_(filename, flags, LOAD_MAT, &img); 
    return img; 
}

此分配对应于加载图像作为连续阵列的矩阵。因此，这取决于（至少部分）硬件性能：您的计算机必须能够分配4 GB的连续RAM阵列（如果您位于Debian发行版中，则可以通过运行来检查您的RAM大小，例如vmstat -s -SM）。

出于好奇，我试图让一个连续的内存阵列（一个大，但比你4 GB图像需要少一个）使用ascontiguousarray，但在此之前，我已经遇到一个内存分配的问题：

>>> img = numpy.zeros(shape=(35000,35000)) 
Traceback (most recent call last): 
    File "<stdin>", line 1, in <module> 
MemoryError 
>>>

在实践中，即使你有足够的内存，这不是一个好主意，操纵4 GB RAM图像的像素，你将需要在regions of interests条款反正拆呢，更小的区域，可能是channels也取决于不适用您想要对像素执行的操作。

编辑1：

正如我在你的答案我下面的评论说，如果你有16GB的内存，你就能够读取与scikit的形象那么有没有理由你不能做与OpenCV相同。

请这给一试：

import numpy as np # Do not forget to import numpy 
import cv2  
img = cv2.imread('ortho.tif')

你忘了导入numpy的在你的原代码，这就是为什么OpenCV的显然没有加载图像。所有的OpenCV数组结构都被转换为Numpy数组，并且您读取的图像被OpenCV表示为内存中的数组。

编辑2：

的OpenCV可以处理imaes其大小可达10 GB。但是，当它出现cv2.imwrite()函数时，情况就是如此。但是，对于cv2.imread()，要读取的图像大小要小得多：这是2013年9月发布的一个错误（Issue3258 #1438），它仍然是AFAIK，尚未修复。

来源

2016-02-27 09:32:26

感谢您的提示。该计划的目标之一是自动找到感兴趣的地区。因此，整个图像必须在记忆中，尽管并非同时不是必然的。我听说过''h5py']（http://www.h5py.org/），它应该和你的建议做类似的事情。我对这个图书馆没有任何经验。 – cLupus

你的机器有多少内存？ @cLupus –

该计算机有16 GB的RAM（DDR3）。 – cLupus

事实证明，scikit-image来救援，我从here发现。

下面就让我的图像加载到一个Python会话：

import numpy as np 
from skimage.io import imread 

img = imread(path_to_file)

过了约半分钟，还是这样，加载。

来源

2016-02-28 13:57:45 cLupus

它运行时没有错误，但变量img是空的（np.size（img）给出输出1），而scikit的imread给出了一个包含数据（大约40亿比特）的图像。 – cLupus

我想你做了正确的决定，不依赖于OpenCV这个特定的图像：我花时间四处看看，因为你的问题吸引我。最后我发现这是一个** bug **。你可以检查我的答案的编辑，并...接受它，因为这是你面临的问题的解释。最后，这是图书馆本身的问题，而不是硬件或其他问题。 –

OpenCV将不会加载大图像（〜4GB）

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