Python イメージを保存してアクセスする 3 つの方法は何ですか?

はじめに

ImageNet は、オブジェクトの分類、検出、セグメンテーションなどのタスクのモデルをトレーニングするために使用されるよく知られた公開画像データベースであり、1,400 万を超える画像が含まれています。

たとえば、Python で画像データを処理する場合、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN とも呼ばれる) などのアルゴリズムを適用すると、大量の画像データ セットを処理できます。ここでは、データを保存および読み取る方法を学習する必要があります。最も簡単な方法です。

画像データの処理、ファイルの読み書きにかかる時間、ディスクメモリの使用量などを定量的に比較する方法が必要です。

さまざまな方法を使用して、画像の保存とパフォーマンスの最適化の問題を処理および解決します。

データの準備

再生可能なデータ セット

私たちがよく知っている画像データ セット CIFAR-10 は、60,000 個の 32x32 ピクセルのカラー画像で構成されており、これらの画像はさまざまなオブジェクト カテゴリに属しています。 、犬、猫、飛行機など。 CIFAR は比較的大きなデータセットではありませんが、TinyImages データセット全体を使用すると、約 400 GB の空きディスク容量が必要になります。

この記事のコードは、データ セットのダウンロード アドレス CIFAR-10 データ セットに適用されます。

このデータは、cPickle を使用してシリアル化され、バッチで保存されます。 pickle モジュールは、追加のコードや変換を必要とせずに、Python で任意のオブジェクトをシリアル化できます。ただし、大量のデータを処理すると、評価できないセキュリティ リスクが生じる可能性があります。

NumPy 配列への画像の読み込み

import numpy as np
import pickle
from pathlib import Path

# 文件路径
data_dir = Path("data/cifar-10-batches-py/")

# 解码功能
def unpickle(file):
    with open(file, "rb") as fo:
        dict = pickle.load(fo, encoding="bytes")
    return dict

images, labels = [], []
for batch in data_dir.glob("data_batch_*"):
    batch_data = unpickle(batch)
    for i, flat_im in enumerate(batch_data[b"data"]):
        im_channels = []
        # 每个图像都是扁平化的，通道按 R, G, B 的顺序排列  
        for j in range(3):
            im_channels.append(
                flat_im[j * 1024 : (j + 1) * 1024].reshape((32, 32))
            )
        # 重建原始图像
        images.append(np.dstack((im_channels)))
        # 保存标签
        labels.append(batch_data[b"labels"][i])

print("加载 CIFAR-10 训练集:")
print(f" - np.shape(images)     {np.shape(images)}")
print(f" - np.shape(labels)     {np.shape(labels)}")

画像ストレージの設定

画像処理用のサードパーティ ライブラリ Pillow をインストールします。

pip install Pillow

LMDB

「Lightning メモリ マップ データベース」(LMDB) は、その速度とメモリ マップ ファイルの使用のため、「Lightning データベース」とも呼ばれます。これはキーと値のストアであり、リレーショナル データベースではありません。

画像処理用のサードパーティ ライブラリ lmdb をインストールします。

pip install lmdb

HDF5

HDF5 は Hierarchical Data Format の略で、HDF4 または HDF5 として知られるファイル形式です。このポータブルでコンパクトな科学データ形式は、国立スーパーコンピューティング アプリケーション センターから提供されています。

画像処理用のサードパーティ ライブラリ h6py をインストールします。

pip install h6py

単一画像ストレージ

3 種類のデータ読み取り方法

from pathlib import Path

disk_dir = Path("data/disk/")
lmdb_dir = Path("data/lmdb/")
hdf5_dir = Path("data/hdf5/")

同時に読み込んだデータは別のフォルダーに保存可能

disk_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
lmdb_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
hdf5_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

保存先disc

Pillow の使用 入力は単一のイメージ画像であり、NumPy 配列としてメモリに保存され、一意のイメージ ID image_id で名前が付けられます。

単一イメージがディスクに保存されました

from PIL import Image
import csv

def store_single_disk(image, image_id, label):
    """ 将单个图像作为 .png 文件存储在磁盘上。
        参数:
        ---------------
        image       图像数组， (32, 32, 3) 格式
        image_id    图像的整数唯一 ID
        label       图像标签
    """
    Image.fromarray(image).save(disk_dir / f"{image_id}.png")

    with open(disk_dir / f"{image_id}.csv", "wt") as csvfile:
        writer = csv.writer(
            csvfile, delimiter=" ", quotechar="|", quoting=csv.QUOTE_MINIMAL
        )
        writer.writerow([label])

LMDB に保存されました

LMDB はキーと値のペアのストレージ システムであり、各エントリはバイト配列として保存され、キーは各画像の一意の識別子であり、値は画像自体になります。

キーと値は両方とも文字列である必要があります。一般的な使用法は、値を文字列にシリアル化し、それを読み取るときに逆シリアル化することです。

再構成に使用される画像サイズ。一部のデータ セットには異なるサイズの画像が含まれる場合があり、この方法が使用されます。

class CIFAR_Image:
    def __init__(self, image, label):
        self.channels = image.shape[2]
        self.size = image.shape[:2]

        self.image = image.tobytes()
        self.label = label

    def get_image(self):
        """ 将图像作为 numpy 数组返回 """
        image = np.frombuffer(self.image, dtype=np.uint8)
        return image.reshape(*self.size, self.channels)

単一イメージを LMDB に保存

import lmdb
import pickle

def store_single_lmdb(image, image_id, label):
    """ 将单个图像存储到 LMDB
        参数:
        ---------------
        image       图像数组， (32, 32, 3) 格式
        image_id    图像的整数唯一 ID
        label       图像标签
    """
    map_size = image.nbytes * 10

    # Create a new LMDB environment
    env = lmdb.open(str(lmdb_dir / f"single_lmdb"), map_size=map_size)

    # Start a new write transaction
    with env.begin(write=True) as txn:
        # All key-value pairs need to be strings
        value = CIFAR_Image(image, label)
        key = f"{image_id:08}"
        txn.put(key.encode("ascii"), pickle.dumps(value))
    env.close()

ストレージ HDF5

1 つの HDF5 ファイルに複数のデータセットを含めることができます。画像用とメタデータ用の 2 つのデータセットを作成できます。

import h6py

def store_single_hdf5(image, image_id, label):
    """ 将单个图像存储到 HDF5 文件
        参数:
        ---------------
        image       图像数组， (32, 32, 3) 格式
        image_id    图像的整数唯一 ID
        label       图像标签
    """
    # 创建一个新的 HDF5 文件
    file = h6py.File(hdf5_dir / f"{image_id}.h6", "w")

    # 在文件中创建数据集
    dataset = file.create_dataset(
        "image", np.shape(image), h6py.h6t.STD_U8BE, data=image
    )
    meta_set = file.create_dataset(
        "meta", np.shape(label), h6py.h6t.STD_U8BE, data=label
    )
    file.close()

ストレージ比較

単一の画像を保存する 3 つの関数をすべて辞書に入れます。

_store_single_funcs = dict(
    disk=store_single_disk, 
    lmdb=store_single_lmdb, 
    hdf5=store_single_hdf5
)

CIFAR の最初の画像とそれに対応するタグを 3 つの異なる方法で保存します。

from timeit import timeit

store_single_timings = dict()

for method in ("disk", "lmdb", "hdf5"):
    t = timeit(
        "_store_single_funcs[method](image, 0, label)",
        setup="image=images[0]; label=labels[0]",
        number=1,
        globals=globals(),
    )
    store_single_timings[method] = t
    print(f"存储方法: {method}, 使用耗时: {t}")

比較してみましょう。

ストレージ方法	ストレージ消費時間	メモリの使用
ディスク	2.1 ミリ秒	8 K
LMDB	1.7 ミリ秒	32 K
HDF5	8.1 ms	8 K

複数画像の保存

単一画像と同じ画像 保存方法も同様で、複数の画像データを保存するようにコードを変更します。

複数の画像調整コード

複数の画像を .png ファイルとして保存することは、store_single_method() メソッドを複数回呼び出すこととみなすことができます。各イメージが異なるデータベース ファイルに存在するため、LMDB または HDF5 ではこのアプローチは不可能です。

画像のグループをディスクに保存する

 store_many_disk(images, labels):
    """ 参数:
        ---------------
        images       图像数组 (N, 32, 32, 3) 格式
        labels       标签数组 (N，1) 格式
    """
    num_images = len(images)

    # 一张一张保存所有图片
    for i, image in enumerate(images):
        Image.fromarray(image).save(disk_dir / f"{i}.png")

    # 将所有标签保存到 csv 文件
    with open(disk_dir / f"{num_images}.csv", "w") as csvfile:
        writer = csv.writer(
            csvfile, delimiter=" ", quotechar="|", quoting=csv.QUOTE_MINIMAL
        )
        for label in labels:
            writer.writerow([label])

画像のグループを LMDB に保存する

def store_many_lmdb(images, labels):
    """ 参数:
        ---------------
        images       图像数组 (N, 32, 32, 3) 格式
        labels       标签数组 (N，1) 格式
    """
    num_images = len(images)

    map_size = num_images * images[0].nbytes * 10

    # 为所有图像创建一个新的 LMDB 数据库
    env = lmdb.open(str(lmdb_dir / f"{num_images}_lmdb"), map_size=map_size)

    # 在一个事务中写入所有图像
    with env.begin(write=True) as txn:
        for i in range(num_images):
            # 所有键值对都必须是字符串
            value = CIFAR_Image(images[i], labels[i])
            key = f"{i:08}"
            txn.put(key.encode("ascii"), pickle.dumps(value))
    env.close()

画像のグループを HDF5 に保存する

def store_many_hdf5(images, labels):
    """ 参数:
        ---------------
        images       图像数组 (N, 32, 32, 3) 格式
        labels       标签数组 (N，1) 格式
    """
    num_images = len(images)

    # 创建一个新的 HDF5 文件
    file = h6py.File(hdf5_dir / f"{num_images}_many.h6", "w")

    # 在文件中创建数据集
    dataset = file.create_dataset(
        "images", np.shape(images), h6py.h6t.STD_U8BE, data=images
    )
    meta_set = file.create_dataset(
        "meta", np.shape(labels), h6py.h6t.STD_U8BE, data=labels
    )
    file.close()

データセットの準備比較

100000画像を使用したテスト

cutoffs = [10, 100, 1000, 10000, 100000]

images = np.concatenate((images, images), axis=0)
labels = np.concatenate((labels, labels), axis=0)

# 确保有 100,000 个图像和标签
print(np.shape(images))
print(np.shape(labels))

比較のための計算を作成

_store_many_funcs = dict(
    disk=store_many_disk, lmdb=store_many_lmdb, hdf5=store_many_hdf5
)

from timeit import timeit

store_many_timings = {"disk": [], "lmdb": [], "hdf5": []}

for cutoff in cutoffs:
    for method in ("disk", "lmdb", "hdf5"):
        t = timeit(
            "_store_many_funcs[method](images_, labels_)",
            setup="images_=images[:cutoff]; labels_=labels[:cutoff]",
            number=1,
            globals=globals(),
        )
        store_many_timings[method].append(t)

        # 打印出方法、截止时间和使用时间
        print(f"Method: {method}, Time usage: {t}")

PLOTは、複数のデータセットと一致する凡例を含む単一のプロットを表示します

import matplotlib.pyplot as plt

def plot_with_legend(
    x_range, y_data, legend_labels, x_label, y_label, title, log=False
):
    """ 参数:
        --------------
        x_range         包含 x 数据的列表
        y_data          包含 y 值的列表
        legend_labels   字符串图例标签列表
        x_label         x 轴标签
        y_label         y 轴标签
    """
    plt.style.use("seaborn-whitegrid")
    plt.figure(figsize=(10, 7))

    if len(y_data) != len(legend_labels):
        raise TypeError(
            "数据集的数量与标签的数量不匹配"
        )

    all_plots = []
    for data, label in zip(y_data, legend_labels):
        if log:
            temp, = plt.loglog(x_range, data, label=label)
        else:
            temp, = plt.plot(x_range, data, label=label)
        all_plots.append(temp)

    plt.title(title)
    plt.xlabel(x_label)
    plt.ylabel(y_label)
    plt.legend(handles=all_plots)
    plt.show()

# Getting the store timings data to display
disk_x = store_many_timings["disk"]
lmdb_x = store_many_timings["lmdb"]
hdf5_x = store_many_timings["hdf5"]

plot_with_legend(
    cutoffs,
    [disk_x, lmdb_x, hdf5_x],
    ["PNG files", "LMDB", "HDF5"],
    "Number of images",
    "Seconds to store",
    "Storage time",
    log=False,
)

plot_with_legend(
    cutoffs,
    [disk_x, lmdb_x, hdf5_x],
    ["PNG files", "LMDB", "HDF5"],
    "Number of images",
    "Seconds to store",
    "Log storage time",
    log=True,
)

##単一イメージの読み取り

ディスクからの読み取り

def read_single_disk(image_id):
    """ 参数:
        ---------------
        image_id    图像的整数唯一 ID

        返回结果:
        ---------------
        images       图像数组 (N, 32, 32, 3) 格式
        labels       标签数组 (N，1) 格式
    """
    image = np.array(Image.open(disk_dir / f"{image_id}.png"))

    with open(disk_dir / f"{image_id}.csv", "r") as csvfile:
        reader = csv.reader(
            csvfile, delimiter=" ", quotechar="|", quoting=csv.QUOTE_MINIMAL
        )
        label = int(next(reader)[0])

    return image, label

LMDB からの読み取り Get

def read_single_lmdb(image_id):
    """ 参数:
        ---------------
        image_id    图像的整数唯一 ID

        返回结果:
        ---------------
        images       图像数组 (N, 32, 32, 3) 格式
        labels       标签数组 (N，1) 格式
    """
    # 打开 LMDB 环境
    env = lmdb.open(str(lmdb_dir / f"single_lmdb"), readonly=True)

    # 开始一个新的事务
    with env.begin() as txn:
        # 进行编码
        data = txn.get(f"{image_id:08}".encode("ascii"))
        # 加载的 CIFAR_Image 对象
        cifar_image = pickle.loads(data)
        # 检索相关位
        image = cifar_image.get_image()
        label = cifar_image.label
    env.close()

    return image, label

読み取り元HDF5

def read_single_hdf5(image_id):
    """ 参数:
        ---------------
        image_id    图像的整数唯一 ID

        返回结果:
        ---------------
        images       图像数组 (N, 32, 32, 3) 格式
        labels       标签数组 (N，1) 格式
    """
    # 打开 HDF5 文件
    file = h6py.File(hdf5_dir / f"{image_id}.h6", "r+")

    image = np.array(file["/image"]).astype("uint8")
    label = int(np.array(file["/meta"]).astype("uint8"))

    return image, label

読み取り方式の比較

from timeit import timeit

read_single_timings = dict()

for method in ("disk", "lmdb", "hdf5"):
    t = timeit(
        "_read_single_funcs[method](0)",
        setup="image=images[0]; label=labels[0]",
        number=1,
        globals=globals(),
    )
    read_single_timings[method] = t
	print(f"读取方法: {method}, 使用耗时: {t}")

ストレージ方式ストレージ消費時間ディスク1.7 msLMDB4.4 msHDF52.3 MS＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃

多个图像的读取

可以将多个图像保存为.png文件，这等价于多次调用 read_single_method()。这并不适用于 LMDB 或 HDF5，因为每个图像都储存在不同的数据库文件中。

多图像调整代码

从磁盘中读取多个都图像

def read_many_disk(num_images):
    """ 参数:
        ---------------
        num_images   要读取的图像数量

        返回结果:
        ---------------
        images       图像数组 (N, 32, 32, 3) 格式
        labels       标签数组 (N，1) 格式
    """
    images, labels = [], []

    # 循环遍历所有ID，一张一张地读取每张图片
    for image_id in range(num_images):
        images.append(np.array(Image.open(disk_dir / f"{image_id}.png")))

    with open(disk_dir / f"{num_images}.csv", "r") as csvfile:
        reader = csv.reader(
            csvfile, delimiter=" ", quotechar="|", quoting=csv.QUOTE_MINIMAL
        )
        for row in reader:
            labels.append(int(row[0]))
    return images, labels

从LMDB中读取多个都图像

def read_many_lmdb(num_images):
    """ 参数:
        ---------------
        num_images   要读取的图像数量

        返回结果:
        ---------------
        images       图像数组 (N, 32, 32, 3) 格式
        labels       标签数组 (N，1) 格式
    """
    images, labels = [], []
    env = lmdb.open(str(lmdb_dir / f"{num_images}_lmdb"), readonly=True)

    # 开始一个新的事务
    with env.begin() as txn:
        # 在一个事务中读取，也可以拆分成多个事务分别读取
        for image_id in range(num_images):
            data = txn.get(f"{image_id:08}".encode("ascii"))
            # CIFAR_Image 对象，作为值存储
            cifar_image = pickle.loads(data)
            # 检索相关位
            images.append(cifar_image.get_image())
            labels.append(cifar_image.label)
    env.close()
    return images, labels

从HDF5中读取多个都图像

def read_many_hdf5(num_images):
    """ 参数:
        ---------------
        num_images   要读取的图像数量

        返回结果:
        ---------------
        images       图像数组 (N, 32, 32, 3) 格式
        labels       标签数组 (N，1) 格式
    """
    images, labels = [], []

    # 打开 HDF5 文件
    file = h6py.File(hdf5_dir / f"{num_images}_many.h6", "r+")

    images = np.array(file["/images"]).astype("uint8")
    labels = np.array(file["/meta"]).astype("uint8")

    return images, labels

_read_many_funcs = dict(
    disk=read_many_disk, lmdb=read_many_lmdb, hdf5=read_many_hdf5
)

准备数据集对比

创建一个计算方式进行对比

from timeit import timeit

read_many_timings = {"disk": [], "lmdb": [], "hdf5": []}

for cutoff in cutoffs:
    for method in ("disk", "lmdb", "hdf5"):
        t = timeit(
            "_read_many_funcs[method](num_images)",
            setup="num_images=cutoff",
            number=1,
            globals=globals(),
        )
        read_many_timings[method].append(t)

        # Print out the method, cutoff, and elapsed time
        print(f"读取方法: {method}, No. images: {cutoff}, 耗时: {t}")

读写操作综合比较

数据对比

同一张图表上查看读取和写入时间

plot_with_legend(
    cutoffs,
    [disk_x_r, lmdb_x_r, hdf5_x_r, disk_x, lmdb_x, hdf5_x],
    [
        "Read PNG",
        "Read LMDB",
        "Read HDF5",
        "Write PNG",
        "Write LMDB",
        "Write HDF5",
    ],
    "Number of images",
    "Seconds",
    "Log Store and Read Times",
    log=False,
)

各种存储方式使用磁盘空间

虽然 HDF5 和 LMDB 都占用更多的磁盘空间。需要注意的是 LMDB 和 HDF5 磁盘的使用和性能在很大程度上取决于各种因素，包括操作系统，更重要的是存储的数据大小。

并行操作

通常对于大的数据集，可以通过并行化来加速操作。 也就是我们经常说的并发处理。

作为.png 文件存储到磁盘实际上允许完全并发。可通过使用不同的图像名称，实现从多个线程读取多个图像，或一次性写入多个文件。

如果将所有 CIFAR 分成十组，那么可以为一组中的每个读取设置十个进程，并且相应的处理时间可以减少到原来的10%左右。

以上がPython イメージを保存してアクセスする 3 つの方法は何ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。