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inarizuuuushi.hatenablog.com
Pythonでプロセス並列処理を効率的に行うためのツールとして、multiprocessing.Poolは非常に便利です。しかし、下記のような状況では並列化により逆に処理速度が低下することがあります。 data = xxx # 非常に大きなオブジェクト (巨大なリストなど) def func(data, i, j): """並列化したい関数: data、i、jの3つの引数を受け取り、何かの処理を実行する関数""" return data[i] + data[j] # funcの入力 args = [ (data, i, j) for i in range(10) for j in range(10) ] with multiprocessing.Pool as pool: pool.map(func, args) これはなぜかというと、multiprocessing.Poolやmultip
全く同じ画像だけではなく、より幅広く'似てそう'な画像を探します。 OpenCVのインストール OpenCVのインストールに関するページがネット上に多数あることから、OpenCVのインストールの難しさ(というより、やっかいさ?)が伺えますが、例に違わず僕もOpenCVのインストールに手間取ってしましました。 最終的には、 ・brewでインストールしたnumpy, opencv3をアンインストールした上で、 ・pip3 install opencv-python でopencvがpyhtonで使えるようになりました、のでご参考までに。 画像類似度計算 ヒストグラムの類似度により、画像の類似度を計算します。 ヒストグラムとは画像の明度の分布のことです。(ヒストグラム - CyberLibrarian) OpenCVのcalcHist()関数で画像のヒストグラムを計算できます。 またヒストグラム
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