如何處理大圖像？

我需要處理（導出小節）的大圖像（33600x19200），我不知道如何開始。如何處理大圖像？

我試着簡單地分配使用openframeworks的形象，但我得到這個錯誤：

terminate called after throwing an instance of 'std::bad_alloc' 
    what(): std::bad_alloc

我沒有經歷過與處理的圖像，此大。我應該從哪裏開始？

如果您想完全加載它，映像將需要大約2GB的內存。 –

您沒有提及該映像的操作系統或位深度。如果它是每個顏色文件RGB 8位，則它應該適合1.8 GB的RAM。如果它有alpha，2.4 - 如果它是每種顏色16位，則加倍。其中的任何一種應該能夠適應現代機器的內存，所以很有可能每個進程都有某種操作系統限制。 –

@MichaelGraff好點，對不起忘了提及：我正在處理Windows上的.tif文件：ibm/windows字節順序，rgb colourspace，每通道8位，33600x19200像素，filezie實際上正好是磁盤上的1.8 GB –

std::bad_alloc發生，因爲您沒有足夠的內存可用來容納整個圖像。

爲了處理這麼大的事情，必須將它們分開，例如將圖片作爲一組具有明確定義大小（例如1000x1000）的小節/子圖來威脅並逐一處理它們。

另一種解決方案就是儘可能地將盡可能多的內存放入系統中。如果你有錢，程序只能運行在一臺特定的機器上，它肯定是一種選擇，但我認爲它清楚哪一種解決方案是更好的;）

2014-01-13 00:32:33 Paranaix

所以我應該解析文件的塊（頭+一堆像素第一>處理這些，寫結果，並記住我從哪裏離開，清理，移動到下一個塊並重復）？ –

沒錯，這種方式只有原始圖像的一小部分駐留在內存中。 – Paranaix

我忘記提及的另一個解決方案是直接在磁盤上運行。這可以通過正常的io（複雜的這項任務IMO）或通過使用特定於操作系統的方法來創建'http：// en.wikipedia.org/wiki/Memory-mapped_file'來實現。缺點當然是你會受到巨大的性能影響。 – Paranaix

我曾經遇到過這樣的問題，我找到了一個庫GDAL，它保存了我，它提供了一個功能GDALDataset::RasterIO，它可以通過任何分辨率讀取/寫入圖像的任何部分，我沒有在引入openframeworks時找到替代品，也許有人會提供一個用於openframeworks 。

2014-01-13 02:05:43 michaeltang

我保留vips, an image processing library它是專爲在大型圖像上工作而設計的。它會自動加載，處理和寫入使用多個CPU內核的圖像。你可以用C，C++，Python，PHP和Ruby編寫你的算法。它是快速，免費和跨平臺的。

vips網站上有一個非常簡單的simple benchmark：加載一張圖片，每邊裁減100個像素，收縮10％，銳化並保存。對於筆記本電腦上的5k x 5k RGB TIF，ImageMagick需要1.6s和500MB的RAM，vips需要0.4s和25MB。

ImageMagick非常好，當然，它是免費的，有據可查的，可以生成高質量的輸出並且易於使用。 vips在大型圖像上速度更快。

2014-11-04 12:55:59 user894763

真棒！那看起來正是我當時所期待的。我會放棄這一點。那時我最終編寫了一個Photoshop Script來處理它，但是它的速度很慢，達到33600x19200像素。我會嘗試重溫這個工具，謝謝你的好評（+1） –

@ user894763我有一個和上面類似的問題，我決定嘗試vips。不幸的是，我找不到DLL的x86版本，只有64位版本的Windows。是32位支持？ – Alex

嗨@Alex，目前的Windows版本只有64位。你必須自己創造，或者以某種方式回到過去。它看起來像8.1有最後一個正式的32位Windows二進制：http://www.vips.ecs.soton.ac.uk/supported/8.1/win32/ – user894763

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