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pythonで画像を大量に開くとエラーが出る。

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physics303

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pathは読み込みたい画像のファイルパスがstrで入っているリストです。

print(path[0])
print(len(path))


とすると、

TrainVal/VOCdevkit/VOC2011/JPEGImages/2007_001586.jpg
2223

と表示されます。ここで、

img_sequence = []

for image in path:
    img = Image.open(path)
    img_sequence.append(img)

とすると、次のようなエラーがでます。

OSError: [Errno 24] Too many open files: 'TrainVal/VOCdevkit/VOC2011/JPEGImages/2009_001278.jpg'

そこで、ためしに、

img_sequence = []

i = 0
for image in path:
    img = Image.open(path)
    img_sequence.append(img)
    print(i)
    i = i + 1

とすると1020と表示された直後に、やはり

OSError: [Errno 24] Too many open files: 'TrainVal/VOCdevkit/VOC2011/JPEGImages/2009_001278.jpg'

というエラーが出ます。エラーの原因は何でしょうか。また、どうしたら解決できるでしょうか。

ちなみに

img_sequence = []

i = 0
for i in range(1020):
    img = Image.open(path[i])
    img_sequence.append(img)
    i = i + 1


とすればエラーは出ませんが、2223ファイルすべてをつなげた配列を作りたいのです。


追記

ここを参考に次のようにプログラムを変更させるとうまく行きました。(もっとスマートに書く方法があったら教えてください)

img_sequence = []

for image in path:
    fp = open(image,"rb")
    img = Image.open(path)
    img_sequence.append(img)
    img.load()
    fp.close()


これで、img_sequenceの各要素には画像が入りました。実際に

img_sequence[1].show()


などとするとちゃんと画像が表示されます。

print(len(img_sequence))


とすると2223と表示されます。一方で、

images_original = np.asarray(images_original)
print(images_original.shape)


と入力すると、
TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'JpegImageFile'
というエラーが出るのは各画像ファイルの縦・横がバラバラだからでしょうか。

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checkベストアンサー

+3

 Too many open files という OS エラー

並列処理で画像を読み込んでいるのでしょうか。
同時に開けるファイル数の上限に達したという OS エラーです。
Qiita の記事 などを参考にしてください。

OSError: [Errno 24] Too many open files

 サンプルコード

下記のコードで1つの配列に concat できました。
画像サイズがバラバラなので、1つの配列にしたい場合は、ネットワークの入力サイズでリサイズしてください。

import glob

import cv2
import numpy as np
from PIL import Image

img_files = glob.glob('/dataset/pascal_voc/VOCdevkit/VOC2012/JPEGImages/*.jpg')

data = []
# 量が多いので最初の1000枚だけ読み込みました。
for i, img_path in enumerate(img_files[:1000]):
    print('{}/{} reading... {}'.format(i, len(img_files), img_path))
    img = np.array(Image.open(img_path))  # 画像を読み込む。
    img = cv2.resize(img, (244, 244))  # リサイズする。

    data.append(img)

data = np.array(data)
print(data.shape)  # (1000, 244, 244, 3)

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  • 2018/09/13 12:14

    ありがとうございます。リストにする分には各画像サイズがバラバラでも問題ないわけですが、配列にするとなると、画像サイズがそろってないとダメなわけですね。ありがとうございます。

    私の目的はVOC2011のデータ・セットをFCNで学習する、という論文を実装することでした。任意入力画像サイズで学習させるためにはtrainファイルを配列として保持するのはよくないみたいですね。

    キャンセル

  • 2018/09/13 12:17

    Fully Convolutional Network (FCN) の場合でも、学習時はリサイズで各画像サイズを揃えなないと、ミニバッチで流せません。バッチサイズ=1なら学習できないこともないですが、効率が非常に悪いので、基本的には学習時はリサイズしてミニバッチにします。

    推論時は、1枚ずつであれば、任意サイズでかまいません。

    キャンセル

  • 2018/09/13 13:35

    ご丁寧にありがとうございます。もうひとつ質問させてください。
    tiitoiさんのスクリプトでは、

    PILで読み込み→numpy配列に変換→resize

    となっていますが、PILではなく、cv2で読みこめば、numpy配列に変換する手間を省けるのではないでしょうか。(cv2.imreadで読み込んだ画像はnumpy配列になると記憶してます。)

    つまり、

    cv2.imreadで読み込み→resize

    とするのがよりスマートではないでしょうか。これだと何か問題があるでしょうか。

    キャンセル

  • 2018/09/13 13:43

    質問が PIL を使っていましたので、読み込みは PIL にしました。
    もちろん、cv2.imread() でも問題ないです。
    ただ1つ注意したいのは、PIL で画像を読み込んだ場合はチャンネルの並びは RGB となりますが、OpenCV で読み込んだ場合は BGR となります。
    ネットワークの入力が RGB を期待されている場合は、読み込んだあとに cv2.cvtColor() で並び順を変更してください。

    キャンセル

  • 2018/09/13 14:19

    ありがとうございます。よく理解できました。
    ただ、cv2.imreadで読み込むのはやめておきます。理由は、こちら(https://teratail.com/questions/146307)の質問にもあるように、FCNの教師データはインデックスカラー形式であり(VOC2012/SegmentationClassにある画像)、cv2.imread()で読み込むと、インデックスカラー形式ではなく、BGR形式で読み込まれてしまいます。これでは困るので、PILを利用することにします。

    キャンセル

+1

Pythonはやっていないのでわかりませんが、
「Python "OSError: [Errno 24] Too many open files"」と検索すると
Python Subprocess: Too Many Open Filesがヒットしました。

そこから考えて、

可能性1:
ファイルが多すぎる

解決法:
ファイル数を減らす, または何回かに分ける
可能性2:
ファイルパスの長さが長すぎる ( Windowsなら 260バイトらしいですが、これを上回って、500バイトとかね。 )

解決法:
ファイル名を短くする
可能性3:
openしたのにcloseしていないため <= (最)有力候補?

解決法:
appendした後の i = i + 1 の直前または直後のような次のステップに行く前までにcloseしておく

かなと。

最初は可能性1,2だと思ったけど、ヒットしたページでは「closeしていない~」とかってあるので、
たぶんcloseしていないことが原因かも。

実際の挙動から考えて、1020件ぐらいまでならメモリ不足(か何か)にならずにそのライブラリか言語かが処理可能だけど、1020+1 = 1021件目ぐらいからキャパオーバーでエラーを吐く...みたいなパターンじゃないかなと。

なので、次のステップ ( forの外側なり, 次のiの状態に... ) に行く前までにcloseしておく。

そうすれば多少はマシになると思います。


[追記1]

もっとスマートに...ですか。
うーん、仕様なので最終的には open -> 何らかの処理 -> close っていうのは必ずだと思いますが、
視覚的にわかりやすく...っていうのなら、関数化 ( メソッド化 ) するかクラス化するか。じゃないかなと。

例えば、C++ではデストラクタっていう、コンストラクタの反対の特殊なメソッドがあるので、

コンストラクタで openしておいて、デストラクタでclose。execメソッドとかみたいな独自のメソッドで何らかの処理...みたいにするクラスを定義してそれを使うとか。

で、検索してみるとPythonにもデストラクタは存在するみたいですが、「いつ起動するかわからん」らしく、あまり使われない様子。

根拠:Python基礎講座(13 クラス)

ということなのでこれは論外。

で、もうちょっと考えてみると、デザインパターンのTemplateMethodパターンが使えそう。

親クラスとして

openをしておくメソッド, closeをするメソッド, 実際の処理をするメソッド は 子クラスで定義するようにしておいて、execメソッドなるメソッドに流れを記述。そのクラスを継承してopenしておく...とかのメソッドを定義。
そうすれば execメソッドを呼び出せばいいだけ。

できれば純粋仮想とかがいいかもしれないけど、私はpythonはやっていないので詳しくない。なので普通のクラスとしてやると、

# あくまでイメージとして。
class TestParent:
      def open( filename ):
            # ダミー
      def close():
            # ダミー
      def Main():
            # ダミー
      def exec( filename ):
           if open( filename ):
               Main()
               close()

class TestChild(TestParent):
      def open( filename ):
           # ここでファイルを開く
      def close():
           # ここでファイルを閉じる
      def Main():
           # ここで実際に行いたい処理 ( 例えばファイルのデータを読み取って計算して返すとか )

# 呼び出し元にて
file = TestChild()
file.exec( ファイルパス ) # execメソッドを呼び出すだけ。


のような状態。

そうすれば質問で言えば

file = TestChild();
for image in path:
    file.exec( image )

みたいな感じでできる。もちろん戻り値とかも必要だけど。

でも最終的にはcloseしたりするから対して変わらん ( 行数が長くなるが ) ので、スマートと言えるかどうかわかりませんが。

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  • 2018/09/13 12:09

    ありがとうございます。
    追記に書いたように、次のステップに行く前にクローズさせたらうまくいきました。もっとスマートにコードを書く術があったら教えてください。よろしくおねがいします。

    キャンセル

  • 2018/09/13 14:35

    もっとスマートに...ですか。
    ちょっと回答本文の方に書きますね。

    キャンセル

  • 2018/09/13 15:12

    ご丁寧にありがとうございました。勉強になります。

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