複数の画像をPythonのデータ構造に効率的に保存する

Question

私はいくつかの画像（その数は時間とともに増加するかもしれません）と対応する注釈付き画像を持っています。

Iは、バイナリ画像にグレースケールと注釈付きマスクに原画像を変換（B & W）、次いでB & W画素の座標に基づいてパンダデータフレーム/ CSVファイル内のグレースケール値を保存します。

これは、元のイメージとバイナリイメージを前後に切り替えることを意味します。

非常に時間がかかる可能性があるため、ファイルからイメージを毎回読み取る必要はありません。

Pythonでいくつかのタイプの画像を格納するためにデータ構造を使用すべきであるという提案はありますか？

Answer 1

PILと枕は、このタイプの作業にわずかに役立ちます。

あなたがしようとしているようなオブジェクトを「見つけてカウントする」ために使用される基本的なアルゴリズムは次のとおりです：1.グレースケールへの変換2.しきい値処理（大津法などを介して自動的に行うか、値）3.輪郭検出4.輪郭に基づいたマスキングとオブジェクトのカウント。

このシナリオでは、Mat（整数、Mat1i）はデータ構造に適合します。

Answer 2

私は画像を格納するためにいくつかのリストとlist.append（）を使用しました。

黒の白い領域を見つけるには、白い画像を使用しました。cv2.findNonZero（）です。