我想用 scipy.ndimage.watershed_ift在太大而无法放入内存的图像上。我唯一的选择是将图像拆分为图块并单独处理图块吗？为此，我需要弄清楚如何处理瓷砖的边缘。瓷砖需要重叠一点，我必须聪明地将它们缝合在一起。
是否有将大型数组交给 NumPy 和 SciPy 函数的通用方法？
最佳答案
是的，numpy.memmap是处理超出内存限制的大型数组的通用方法......
你可以检查这个答案:
或另一个:
两者都更详细地解释了如何使用
numpy.memmap .
关于numpy - 将大数组传递给 NumPy 和 SciPy 函数，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/18502200/