複数画像データである3次元配列へのアクセスを早くしたい

ご覧いただきありがとうございます。

16bit画像であるDICOM画像を複数枚numpy配列に取り込み
matplotlibで表示、マウスホイールにて画像切り替えを行っています。
画像比較の為、画像を2つ表示し、片方はseabornにて表示しています。
切り替えの際、２～３枚目までの画像変更時はいいのですが
切り替えを繰り返していくうちにどんどん反応が鈍くなっていきます。
PCのスペックが原因かと思ったのですが、他のハイスペックPCでも同様の結果となります。

1枚の画像サイズとしては（512，512）です。
グレイスケール画像になります。
これを3次元配列として
(画像番号,512,512)
としてnumpy配列に取り込んで表示しています。

3次元配列だから遅いのかと思い、2次元配列でスライシングの方法も試してみたのですが
改善しませんでした。
他の方法を思いつかない為質問させていただきました。

質問内容以外にも、改善点がありましたら遠慮なくご指摘いただければ幸いです。
よろしくお願いいたします。

python
1import tkinter
2import glob
3from tkinter import filedialog as tkFileDialog #python3
4import numpy as np
5import pydicom
6import matplotlib.pyplot as plt
7import seaborn as sns
8from tqdm import tqdm
9
10class Pixarr:
11    def __init__(self, filenames, row, columns):
12        self.filenames = filenames
13        self.row = row
14        self.columns = columns
15        self.arr = np.zeros((len(self.filenames), row, columns), dtype='int16')
16
17        for i in tqdm((range(len(filenames)))):
18            if len(filenames) == 1:
19                dcm = pydicom.dcmread(filenames[i])
20                self.arr = dcm.pixel_array
21            else:
22                for i in range(len(filenames)):
23                    dcm = pydicom.dcmread(filenames[i])
24                    img_no = dcm[0x0020, 0x0013].value
25                    self.arr[img_no - 1] = dcm.pixel_array
26
27        try:
28            wl = dcm[0x0028, 0x1050].value
29            ww = dcm[0x0028, 0x1051].value
30            # self.arr = self.arr + 1024
31        except:
32            wl = dcm[0x0028, 0x1050].value[0]
33            ww = dcm[0x0028, 0x1051].value[0]
34
35        self.ww_low = wl - ww // 2
36        self.ww_high = wl + ww // 2
37
38
39def wheel_scroll(event):
40    global sl, arr_thre, f0, x, y
41
42    if event.button == 'down':
43        sl += 1
44        if sl > len(f0.filenames) - 1:
45            sl = 0
46
47    if event.button == 'up':
48        sl -= 1
49        if sl < 0:
50            sl = len(f0.filenames) - 1
51
52    show_img()
53
54
55def show_img():
56    global fig, ax1, ax2, f0,sl
57
58    ax1.imshow(f0.arr[sl], cmap='bone', vmin=f0.ww_low, vmax=f0.ww_high)
59    ax2 = sns.heatmap(f0.arr[sl],cmap='jet', cbar=None, vmin=f0.ww_low, vmax=f0.ww_high)
60    fig.canvas.mpl_connect('scroll_event', wheel_scroll)
61
62    plt.show()
63
64def directory():
65    root = tkinter.Tk()
66    root.withdraw()
67    fTyp = [('', '*')]
68    iDir = 'C:/Desktop'
69
70    dirname = tkFileDialog.askdirectory(initialdir=iDir)
71    filenames = glob.glob(dirname + "/*")
72    return filenames
73
74def main():
75    global fig, ax1, ax2, f0, sl
76
77    filenames = directory()
78    dcm = pydicom.dcmread(filenames[0])
79    row, columns = dcm.pixel_array.shape[0], dcm.pixel_array.shape[1]
80    f0 = Pixarr(filenames, row, columns)
81
82    sl= 0
83
84    fig = plt.figure(figsize=(14, 7))
85    ax1 = fig.add_subplot(1, 2, 1)
86    ax2 = fig.add_subplot(1, 2, 2)
87
88    ax1.axes.xaxis.set_visible(False), ax1.axes.yaxis.set_visible(False)
89    ax2.axes.xaxis.set_visible(False), ax2.axes.yaxis.set_visible(False)
90
91    show_img()
92
93if __name__ == '__main__':
94    main()

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

python - Matplotlibはsavefigとclose（）の後にメモリを解放しませんに書かれているメモリ問題でしょう。

ここに書かれている方法で解決しない場合は、複雑になりますがmatplotlib.pyplot のメモリリークの対処法の方で確実に対処できます。

投稿2021/10/08 23:18

ppaul

総合スコア24670

dendendenjirou

2021/10/09 00:18

ppaul様アドバイスありがとうございます。画像表示のshow_img()の関数の初めに ax1.cla(),ax2.cla() を記載することでメモリーの開放が確認でき、複数回の画像切り替えを行っても遅延することは無くなりました。非常に助かりました。ありがとうございます。ただ、全般的に画像変更が遅くその対処法をもしお知りでしたら引き続き、ご教授いただければ幸いです。

dendendenjirou

2021/10/09 09:00

ppaul様その後、再度試したところ非常にサクサク動いてくれるようになっておりました。非常に助かりました。また、機会がございましたらご教授のほどよろしくお願いいたします。

行動規範の内容に同意します