缩小图像会增加内存消耗吗？

Question

我有一个大型图像数据集，我想在 Google Colab 中使用它。但是，.zip 文件太大。所以，我正在缩小图像以减少内存使用。我使用的代码是：

img = cv2.imread(img_path)
img = cv2.resize(img, (int(img.shape[1] * 0.75), int(img.shape[0] * 0.75)))
cv2.imwrite(img_save_path, img)

然而，在对大约 100k 个图像执行此操作后，原始图像似乎比缩小后的图像少了近 3 Gb。我不明白为什么会这样。我已经仔细检查了图像尺寸以确认它们的尺寸正在缩小。减小图像大小会增加内存消耗似乎非常违反直觉。

Answer 1

答案是 JPEG 质量或压缩。基本上，OpenCV 中的 imwrite() 如果您不另行说明，它会以默认的 JPEG 质量 95 写入。如果您的原始图像质量较低，当您使用 OpenCV.

编写它们时，文件大小会增加

让我们看得更详细些。使用 ImageMagick 创建质量为 75:

的随机图像

magick -size 640x480 xc: +noise random -quality 75 image.jpg

文件大小为176kB，我们可以用ImageMagick

检查质量

identify -verbose image.jpg | grep Quality
Quality: 75

或者，也许更简单 exiftool:

exiftool -JPEGQualityEstimate image.jpg
JPEG Quality Estimate           : 75

现在将图像加载到 OpenCV 中并以 3 种不同的方式编写：

import cv2

# Load image
im = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_UNCHANGED)

# Write carelessly using default parameters
cv2.imwrite('default.jpg',im)

# Write with quality 60 and 80
cv2.imwrite('Q60.jpg',im,[int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 60])
cv2.imwrite('Q80.jpg',im,[int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 80])

结果很清楚：

-rw-r--r--     1 mark  staff   347005  4 Sep 10:38 default.jpg
-rw-r--r--     1 mark  staff   138115  4 Sep 10:38 Q60.jpg
-rw-r--r--     1 mark  staff   190183  4 Sep 10:38 Q80.jpg

使用默认设置写入时，文件从 176kB 膨胀到 347kB。当质量为 60 或 80 时，文件大小要小得多。

缩小图像会增加内存消耗吗？

Downscaling images increases memory consumption?

python

image

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