Python 使用opencv存储和处理过多图像

我正在opencv中处理一个图像检测问题，为此我需要保存许多图像

这些图像需要经常访问，所以我想以IPL图像格式存储这些图像。所有这些图像都是灰度图像

我想问的是，处理所有这些图像的最佳方法是什么
我应该将它们存储在数据库还是文件系统中

---

任何帮助都将不胜感激。

我刚才有一个相关的问题，可能对你有用：朋友，我所问的有点类似。但假设我有一百万张图片，我需要将我的图片与所有这些图片进行比较，以获得相似性，那么我就无法创建字典（内存原因）。我需要使用数据库或文件系统。由于内存中无法容纳所有图像，您可以先从文件中读取图像，然后使用将其保存到磁盘。然后，您可以将一批图像从xml文件加载到内存中进行处理。谢谢！我会调查此事，然后再打给你！根据应用程序的具体情况，最好在图像上计算一个度量并保存它。对于上面提到的相似性示例，您可以计算图像强度的平均值和标准偏差（不是最好的示例，但您得到了点），并使用该值缩小搜索候选范围。无论采用哪种方式，无论是使用数据库还是文件系统，原始图像数据都必须在磁盘上，计算速度将首先受到磁盘访问的限制，其次是数据库效率的限制。