python 高速化 並列処理

Question

python初心者です。CPUとメモリの使用量が20%,10%程度であり、AとBの処理を同時に行い、処理時間を短縮したいです。
並列処理の仕方が分からず、ご教授願います。

現在
①フォルダ1の画像抽出→数値取得→まとめる
②フォルダ2の画像抽出→数値取得→まとめる
③AとBの数値で計算

行いたいこと
①フォルダ1の画像抽出→数値取得→まとめる
①フォルダ2の画像抽出→数値取得→まとめる
↑同時に処理し、時間短縮したい
②AとBの数値で計算

import numpy as np
import cv2
import glob

path = glob.glob(r'C:\CT\tif1*.tif')
path1 = glob.glob(r'C:\CT\tif2*.tif')


images = [0]*265
for n,i in enumerate(path):
    image = []
    img = cv2.imread(i,-1)
    image.append(img[0:,0:])   
    image, bins = np.histogram(image,bins=265,range=(0,65536))
    images = images + image
    np.zeros_like(image)


images1 = [0]*265
for n,i in enumerate(path1):
    image1 = []
    img1 = cv2.imread(i,-1)
    image1.append(img[0:,0:])   
    image1, bins1 = np.histogram(image1,bins=265,range=(0,65536))
    images1 = images1 + image1
    np.zeros_like(image1)

difference = images1 - images

Comments

[1T2R3M4]

調べたこと、試したことを質問に追記していただけませんか。

Answer 1

concurrent.futures を使います。

詳しい使いかたは検索すればたくさん出てくるでしょう。
こことか
公式の情報を確認熟読するのは必須です

質問の作業であれば、1つのファイル引数に取り、それを処理して結果(imageでしょうか)を返す関数を作ります。
ループの中でやっている処理の一部ですね。 1つで済みます。

ProcessPoolを作り、pathおよびpath1に対して、作った関数をmapで適用します。
結果として、imageのリストが返ってきますので、それぞれ適切に処理して、images, images1と同じデータを作ります。

差分を計算します。

という感じでしょうね。
ポイントは関数を作るところです。