OpenCVは大きな画像をロードしません（〜4GB）

Question

私はかなり大きな画像から着色された地面のコントロールポイントを検出するプログラムに取り組んでいます。 TIFF画像は約3 - 4 GB（約35 000 x 33 000 pix）です。 私は画像処理を行うためにPython 2とOpenCVを使用しています。

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

この部分は（常に）エラーメッセージを生成しません。画像を見せながらすることはありません：

cv2.imshow('image', I) 

私はまた、matplotlibのを利用して画像を表示しようとしている：

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

は、大きな画像についてのOpenCVやPython上の任意の制限はありますか？ このiamgeをロードするにはどうしたらいいですか？

PS：私がこの作業を行うコンピュータは、Windows 10の「ワークステーション」です（画像を扱うには十分な馬力があります）。事前に

、あなたの助けに感謝:)

Answer 1

imread()の実装：

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

これは、連続した配列として画像をロードするために対応する行列を割り当てます。したがって、これはあなたのハードウェアの性能に（少なくとも部分的に）依存します。あなたのマシンは4GBの連続したRAMアレイを割り当てることができなければなりません（Debianディストリビューションであれば、RAMサイズを例えばvmstat -s -SMで調べるかもしれません）。好奇心によって

は、私がascontiguousarrayを使用して連続したメモリアレイ（あなたの4GBの画像が必要とするものよりも大きなものが、以下）を取得しようとしましたが、その前に、私はすでに、メモリ割り当ての問題につまずい：

実際に

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

、あなたは十分なRAMを持っている場合でも、4GBのRAMイメージのピクセルを操作することは良い考えではありません、あなたはregions of interestsの面でとにかくそれを分割する必要があります、小さなエリアとNAに応じてchannelsでもかまいませんピクセルで実行する操作の種類

EDIT 1：

私はあなたがRAMの16ギガバイトを持っていて、scikitでその画像を読み取ることができるしているならば、あなたが行うことができない理由はない、あなたの答え以下の私のコメントで言ったようにOpenCVと同じです。

これを試してみてください：

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

はあなたの元のコードでnumpyのをインポートするために忘れてOpenCVのは明らかにイメージをロードするために失敗した理由です。すべてのOpenCV配列構造はNumpy配列に変換され、読み取られた画像はメモリ内の配列としてOpenCVで表されます。

EDIT 2：

OpenCVの10 GBまでのサイズimaesに対処することができます。しかし、これは、cv2.imwrite()の機能になると真です。しかしcv2.imread()の場合、読み込む画像のサイズははるかに小さくなります。つまり、2013年9月に発表されたバグ（Issue3258 #1438）はまだAFAIKで修正されていません。

Answer 2

scikit-imageが救助に来たことがわかりました。これはhereから見つけました。

次私はPythonのセッションにイメージをロードしてみましょう：

import numpy as np 
from skimage.io import imread 

img = imread(path_to_file) 

それはロードするために、またはので、約半分の分を要しました。