एक अरब पीएनजी छवियों के लिए एकतापूर्ण थंबनेल कैसे तैयार करें?

Question

आवेदन में, लगभग 1 बिलियन पीएनजी छवियां (आकार 1024 * 1024 और लगभग 1 एमबी प्रत्येक) हैं, इसे 1 अरब छवियों को एक विशाल छवि में संयोजित करने की आवश्यकता है, फिर आकार 1024 * 1024 एकता थंबनेल बनाता है । या शायद हमें छवियों को एक बड़े पैमाने पर गठबंधन करने की आवश्यकता नहीं है, लेकिन कंप्यूटर मेमोरी में एकता थंबनेल का उत्पादन करने के लिए बस कुछ जादू एल्गोरिदम करें? इस बीच इस प्रक्रिया को यथासंभव तेज़ी से, सेकंड में बेहतर, या कम से कम कुछ मिनटों में किया जाना चाहिए। क्या किसी के पास विचार है?

Answer 1

ImageMagick कि कर सकते हैं:

montage -tile *.png tiled.png

आप जो भी कारण के लिए एक बाहरी सहायक का उपयोग नहीं करना चाहते हैं, तो आप अभी भी स्रोतों का उपयोग कर सकते हैं।

Answer 2

एक अरब छवियों को एक montage प्रक्रिया में लोड करने का विचार हास्यास्पद है। आपका प्रश्न अस्पष्ट है, लेकिन आपका दृष्टिकोण यह निर्धारित करना चाहिए कि आपकी मूल छवि में प्रत्येक मूल छवि कितनी पिक्सल होगी, फिर प्रत्येक छवि से समानांतर में आवश्यक पिक्सल निकालें। फिर उन पिक्सल को अंतिम छवि में इकट्ठा करें।

convert image1.png image2.png ... -format "%[fx:mean.r],%[fx:mean.g],%[fx:mean.b]:%f\n" info: 

नमूना आउटपुट

:

तो, अगर प्रत्येक छवि अपने अंतिम छवि में एक पिक्सेल द्वारा प्रतिनिधित्व किया जाएगा, तो आप प्रत्येक छवि के मतलब जो आप इस तरह कर सकते हैं प्राप्त करने की आवश्यकता

0.423529,0.996078,0:image1.png 
0.0262457,0,0:image2.png 

आप जीएनयू के साथ समानांतर में बहुत तेजी से तो ऐसा कर सकते हैं समानांतर,

की तरह कुछ का उपयोग कर 0

find . -name \*.png -print0 | parallel -0 convert {} -format "%[fx:mean.r],%[fx:mean.g],%[fx:mean.b]:%f\n" info: 

तो फिर तुम एक अंतिम छवि बना सकते हैं और में अलग-अलग पिक्सेल डाल दिया।

स्कैनिंग भी 1,000,000 PNG फ़ाइलें कई घंटे लग जाने की संभावना है ...

आप नहीं है का कहना है कि कितना बड़ा आपकी छवियों हैं, लेकिन यदि वे प्रत्येक 1 एमबी के आदेश के हैं, और आपके पास 1,000,000,000 हैं तो आपको उन्हें पढ़ने के लिए I/O की पेटबाइट करने की आवश्यकता है, इसलिए 500 एमबी/एस अल्ट्रा-फास्ट एसएसडी के साथ भी, आप 23 दिन होंगे ।

Answer 3

यादृच्छिक-नमूनाकरण जैसे यादृच्छिक एल्गोरिदम संभव हो सकता है।

संयुक्त छवि को ध्यान में रखना इतना बड़ा है, किसी भी रैखिक एल्गोरिदम विफल हो सकता है, उच्च जटिलता विधि का उल्लेख नहीं करना।

गणना के अनुसार, हम प्रत्येक थंबनेल पिक्सेल 1000 छवि पर निर्भर कर सकते हैं। तो एक नमूना अवशिष्ट परिणाम परिणाम को प्रभावित नहीं करता है।

एल्गोरिथ्म वर्णन इस प्रकार हो सकता है:

प्रत्येक झलक पिक्सेल के लिए समन्वय, बेतरतीब ढंग से एन छवियों जो अनुरूप स्थान, और प्रत्येक छवि के नमूने एम पिक्सल और फिर उनकी औसत मूल्य की गणना करें चुनें। अन्य थंबनेल पिक्सल के लिए एक ही काम करें।

हालांकि, अगर आपकी छवियां यादृच्छिक रूप से संयुक्त हैं, तो परिणाम 0.5 मूल्यवान ग्रेस्केल छवि हो जाता है।क्योंकि केंद्रीय सीमा प्रमेय द्वारा, थंबनेल छवि पिक्सेल का अंतर शून्य होता है। तो आपने सुनिश्चित किया है कि संयुक्त थंबनेल स्वयं संरचित है।

पुनश्च: का उपयोग कर OpenCV एक अच्छा विकल्प होगा