一组图像的更快计算直方图答案

【问题标题】：Faster calculation histogram of a set of images一组图像的更快计算直方图
【发布时间】：2017-06-08 19:23:27
【问题描述】：

我有大约 300 万张图片，需要为每张图片计算直方图。现在我正在使用python，但它需要很多时间。有没有办法批量处理图像？我有 NVIDIA 1080 Ti GPU 卡，所以也许有办法在 GPU 上进行处理？

我找不到任何代码或库来并行处理图像。感谢您对提高速度的任何帮助

【问题讨论】：

你没有说到目前为止你一直在尝试什么，所以很难说什么会更好。根据您的应用程序，也许您可以使用np.bincount 而不是np.histogram，这要快得多，因为它不会对任意浮点数和任意范围执行分箱。另外，您是否确认实际的直方图计算是您的瓶颈，而不是 I/O？
到目前为止，我正在使用 for 循环，如我的问题中所述。我为每张图片调用numpy.histogram。关于查询的第二部分，是的，直方图计算是瓶颈。我正在做一些其他处理以及直方图计算。如果我注释掉直方图部分，代码运行良好。
np.histogram 对于这个特定的任务来说太慢了。在我的笔记本电脑上np.bincount 大约快 5 倍。 OpenCV 还有一个可能更快的直方图函数（我没试过）。 Here 是所有三种方法的示例。

【解决方案1】：

Python 是您可以使用的最慢的生产就绪语言之一。

由于您没有发布任何代码，我只能提供一般性建议。它们按实用性排列如下：

【讨论】：

【解决方案2】：

您是否尝试过多处理包来处理如此繁重的计算任务？因为我假设您不关心这些图像的处理顺序。

示例使用将是：

from multiprocessing import Pool 

pool = Pool()
results = pool.map(create_histogram, images)

【讨论】：

这种方法看起来很有希望。但是，除了直方图计算之外，我正在做更多的图像处理。我只想以上述方式运行直方图部分，因为这似乎是瓶颈。一旦执行进入Pool，它似乎就开始在各个线程中执行整个代码。