0. 前言
Python 已逐渐成为数据分析/处理领域中的主要语言，这得益于 Python 丰富的第三方库，但是，这些库的设计并未在分布式上进行扩展。Dask 是为了原生地扩展这些 Python 库及其生态系统而开发的，它能够与现有的 Python 生态系统兼容，将其扩展到多核计算机和分布式集群中。
1. Dask 简介
Dask 是一个功能强大，可扩展且灵活的并行计算库，也是一个构建分布式应用程序的平台。它可以利用单个计算机的多核CPU，也可以扩展至多计算机群集。
在本节中，我们将学习如何使用 Dask 的 Sobel 滤波器的分布式实现在图像中进行分布式边缘检测。大型数据集通常无法将所有数据放入一个文件中，因此可能需要将它们分区并存储在不同的文件中，有时甚至可能存储在不同计算机中，为了模拟这种情况，我们将一个大图像分为四个较小的图像部分，并将这些部分作为单独的图像存储。然后，我们将介绍如何使用 Dask 读取这些图像块，并在每个图像上运行分布式边缘检测滤波器，最后组合图像以获取完整的边缘图像。
为了使用 Dask，我们首先需要使用 pip 命令进行安装：
$ pip install dask
$ pip install dask_image
2. 使用 Dask 进行分布式图像处理
(1) 导入所有必需的库，模块和函数：
from skimage.io import imread, imsave
from skimage.color import rgb2gray
import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt
import dask_image.imread
import dask.array
import dask_image.ndfilters
import os, glob
from IPython.display import display
(2) 实现函数 partion_image() 以分割图像，将图像分割为不重叠的图像块(默认情况下为 2x2=4 个图像)，然后，将这些文件保存到同一文件夹中：
def partion_image(imgfile, n_h=2, n_w=2, plot=True):
im = imread(imgfile)
h, w, _ = im.shape
h_s, w_s = h // n_h, w // n_w
k = 0
for i in range(n_h):
for j in range(n_w):
imsave(imgfile[:-4] + '_part_{:03d}'.format(k) + imgfile[-4:], im[i*h_s:(i+1)*h_s, j*w_s:(j+1)*w_s, :])
k += 1
if plot:
k = 0
plt.figure(figsize=(20,16))
plt.subplots_adjust(0,0,1,1,0.05,0.05)
for i in range(n_h):
for j in range(n_w):
im = plt.imread(imgfile[:-4] + '_part_{:03d}'.format(k) + imgfile[-4:])
plt.subplot(n_h, n_w, k+1), plt.imshow(im), plt.title('image part-{}'.format(k+1), size=20)
k += 1
plt.show()
(3) 调用函数 partion_image() 将输入图像分块：
def plot_image(image):
plt.figure(figsize=(20,20))
plt.imshow(image, cmap='gray')
plt.show()
imgfile = 'save.png'
partion_image(imgfile)
(4) 使用 dask_image的imread() 函数读取所有图像块：
filename_pattern = os.path.join('./', imgfile[:-4] + '_part_*' + imgfile[-4:])
partitioned_images = dask_image.imread.imread(filename_pattern)
print(partitioned_images)
# dask.array<_map_read_frame, shape=(4, 467, 825, 3), dtype=uint8, chunksize=(1, 467, 825, 3), chunktype=numpy.ndarray>
从以上输出可以看出，创建了一个 dask 数组，其形状为 (4, 467, 825, 3)，这意味着它包含四个图像帧，每个图像帧具有 467 行、825 列和 3 个颜色通道。
2.1 将 RGB 图像块转换为灰度图像块
将 RGB 图像块转换为灰度图像块的语法与将函数应用于多个图像或 Dask 块是相同的，这就是为什么 skimage.colors 中的 rgb2gray() 函数可以直接应用于 Dask 图像块。
(1) 绘制获得的第一个灰度图像块，Dask 能够使用现有的 scikit-image 函数将图像块转换为灰度：
result = (rgb2gray(partitioned_images))
print(result.shape)
plot_image(result[0])
(2) 使用 dask.array.block() 函数，利用图像块创建组合图像，并绘制组合图像：
data = [result[i, ...] for i in range(result.shape[0])]
data = [data[i:i+2] for i in range(0, len(data), 2)]
combined_image = dask.array.block(data)
print(combined_image.shape)
plot_image(combined_image)
2.2 使用分布式 Sobel 滤波器检测图像边缘
(1) 使用 Dask 自动为每个块创建计算图：
edges = dask_image.ndfilters.sobel(combined_image)
print(edges)
display(edges.visualize())
上图显示了 Dask 计算图，从图中可以明显的看出许多步骤能够并行完成。
(2) 最后，裁剪输出图像的像素值，使值在 [0,1] 范围内，并绘制边缘输出图像：
edges = np.clip(edges, 0, 1)
plot_image(edges)
小结
分布式处理可以将位于不同地点的、或具有不同功能的、或拥有不同数据的多台计算机通过通信网络连接起来，在控制系统的统一管理控制下，协调地完成大规模信息处理任务，利用分布式处理可以提高信息处理速度。在本节中，我们学习了如何使用 Dask 完成分布式图像处理，从而提高图像处理速度。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-842545.html
系列链接
Python图像处理【1】图像与视频处理基础
Python图像处理【2】探索Python图像处理库
Python图像处理【3】Python图像处理库应用
Python图像处理【4】图像线性变换
Python图像处理【5】图像扭曲/逆扭曲
Python图像处理【6】通过哈希查找重复和类似的图像
Python图像处理【7】采样、卷积与离散傅里叶变换
Python图像处理【8】使用低通滤波器模糊图像
Python图像处理【9】使用高通滤波器执行边缘检测
Python图像处理【10】基于离散余弦变换的图像压缩
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Python图像处理【22】基于卷积神经网络的图像去雾文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-842545.html
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