在Python中处理大型（可能超过30000x30000）图像？

我试图使用一个名为deepzoom.py的python脚本将大开销渲染（通常超过1GP）转换为deepzoom图像格式（即google maps-esque tile格式），但不幸的是，它是由PIL支持的，由于内存限制，PIL通常会崩溃。创建者说他正在钻研VIP，但即使是nip2（VIP的GUI前端）也无法打开图像。在其他人提出的另一个问题中（尽管是在同一主题上），有人建议，看起来它有这个功能，并且有Python包装器，但是没有提供任何合适的二进制文件，并且试图在Windows上编译它是一场噩梦

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我可以使用Python的其他库吗？我试过PythonMagickWand（ImageMagick的包装器）和PythonMagick（GraphicsMagick的包装器），但这两种方法都会遇到内存问题。

听起来你好像在尝试使用地理参考图像或类似的东西，而GIS解决方案听起来更合适。我会使用——它是一个优秀的库，通过Swig提供易于使用的Python绑定

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在Windows上，最简单的安装方法是通过Frank Warmerdam的软件包。

部分加载有用吗？如果您使用PIL，并且图像格式为.BMP：您可以打开（）一个图像文件（不加载它），然后执行裁剪（），然后加载-这将实际加载裁剪选择的图像部分。可能还可以使用TGA，甚至可以用于JPG，而对于PNG和其他格式，效率较低。

我遇到了一个非常类似的问题，我最终使用netpbm解决了这个问题，netpbm在windows上运行良好。Netpbm在转换巨大的.png文件，然后进行切片、裁剪、重新组合（使用pamcrop、pamdice和pamundice）并将其转换回.png时没有任何问题，而且根本不需要占用太多内存。我只是在应用程序中包含了必要的netpbm二进制文件和DLL，并从python中调用了它们

配备了一个非常快速的DeepZoom creator，可以处理任何大小的图像。尝试：

$ vips dzsave huge.tif mydz

将瓷砖写入

mydz_文件

，并为您写入

mydz.dzi

info文件。它通常比

deepzoom.py

快10倍，并且没有大小限制

有关

dzsave

的介绍，请参阅

您可以使用以下方法从Python执行相同的操作：

导入pyvips
my_image=pyvips.image.new_from_文件（“mage.tif”，access=“sequential”）
myu image.dzsave（“mydz”）

access=“sequential”

告诉pyvips它可以流式传输图像，而不必将整个内容读取到内存中。

我可以使用它读取大小为（50000、50000、3）的图像：

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是什么阻止您使用Linux for OpenImageIO？获取一个小型外部硬盘并安装它（或一个未使用的内部硬盘）。我也相信你的系统规格能胜任这项任务。你可以试着把它分割成更小的图像，然后把它们转换成我之前试过的那样，但没有成功，尽管我没有做太多正确的设置。也许这听起来很可笑，但我认为如果我尝试在Windows上运行脚本，它将不兼容。这太完美了。甚至似乎也加入了金字塔创建工具，这是一个加号。干杯嗯，显然不是。GDAL依赖于libjpeg，它在尝试打开图像时返回“内存不足”。也许我需要（以某种方式）将其转换为原始格式，然后才能使用它。我将尝试在linux虚拟机上编译，看看它是如何运行的。@Nicolas:嗯。。。我知道GDAL能够处理太大而无法存储的图像。我没有广泛使用JPEG驱动程序，因此我无法对此发表评论，但我希望您在使用原始格式时会取得更好的成功。您可以在非python预处理器中分割图像吗。把它们分成1k x 1k块？

img = pyvips.Image.new_from_file('xxx.jpg')
arr = np.ndarray(buffer=img.write_to_memory(),
                  dtype=np.uint8,
                  shape=[img.height, img.width, img.bands])