DecompressionBombWarning: Image size (134758400 pixels) exceeds limit of 89478485 pixels, could be decompression bomb DOS attack. warnings.warn(

这个警告是因为你尝试加载一个包含非常多的像素的图像，可能会导致内存溢出或者拒绝服务攻击（DOS攻击）。默认情况下，Pillow（Python图像处理库）设置了一个图片大小的限制，以避免这种攻击。

如果你确定要加载这样一个大尺寸的图像，可以通过修改Pillow的配置来取消这个限制。具体做法如下：

import PIL.Image
PIL.Image.MAX_IMAGE_PIXELS = None

上述代码中，`PIL.Image.MAX_IMAGE_PIXELS` 表示设置图像的最大像素数量，将其设置为 `None` 表示取消限制。这样一来，你就可以加载任意大小的图像了。需要注意的是，取消这个限制可能会导致程序的性能下降或者内存占用过大，因此需要谨慎使用。

相关问题

raise DecompressionBombError( PIL.Image.DecompressionBombError: Image size (276423876 pixels) exceeds limit of 178956970 pixels, could be decompression bomb DOS attack.

这个错误是由于图像的尺寸超过了PIL库默认的限制导致的，这是为了防止恶意的解压缩炸弹攻击。你可以通过设置PIL的配置参数来解决这个问题。

以下是修改PIL库的配置参数来处理大尺寸图像的示例代码：

from PIL import Image, PILLOW_VERSION
import os

# 定义输入文件夹和输出文件夹路径
input_folder = "input_folder_path"
output_folder = "output_folder_path"

# 获取输入文件夹中的所有图像文件
image_files = [f for f in os.listdir(input_folder) if os.path.isfile(os.path.join(input_folder, f))]

# 设置PIL库的配置参数
Image.MAX_IMAGE_PIXELS = None

# 循环处理每个图像文件
for file in image_files:
    # 构建输入图像的完整路径
    input_image_path = os.path.join(input_folder, file)
    
    # 打开图像文件
    image = Image.open(input_image_path)
    
    # 检查图像是否超过了限制
    if image.size[0] * image.size[1] > Image.MAX_IMAGE_PIXELS:
        raise ValueError(f"Image size ({image.size[0] * image.size[1]} pixels) exceeds limit of {Image.MAX_IMAGE_PIXELS} pixels.")
    
    # 进行下采样等操作...

在示例代码中，通过设置 `Image.MAX_IMAGE_PIXELS = None` 将PIL库的 `MAX_IMAGE_PIXELS` 参数设置为 `None`，从而解除了默认限制。

请注意，修改PIL库的配置参数可能会导致内存消耗增加，请确保系统有足够的内存来处理大尺寸图像。

另外，请确保在运行代码之前提供正确的文件夹路径，并根据需要进行下采样等操作。

Handler dispatch failed; nested exception is java.lang.OutOfMemoryError: Requested array size exceeds VM limit

这个错误提示 `Handler dispatch failed; nested exception is java.lang.OutOfMemoryError: Requested array size exceeds VM limit` 出现于Android开发环境，当你试图创建一个数组或者请求的数据量过大，超过了Java Virtual Machine (JVM)的内存限制时，就会触发这个异常。

Android中的Handler是用来传递消息和回调机制的重要组成部分，如果你的Handler实例尝试创建一个超出JVM默认内存限制的大数组，那么就会引发此错误。

解决方案主要包括：

1. **优化数据结构**：尽可能使用集合类（如ArrayList、LinkedList等）替代大数组，它们可以动态扩展，避免一次性分配大量内存。

2. **限制数据量**：如果是从网络获取大量数据，应只请求并处理必要的数据部分，而不是全部一次性加载。

3. **使用分页或懒加载**：对于列表或者其他滚动视图，使用分页加载的方式，让用户滚动到哪一页才加载哪一页的内容。

4. **增大Java Heap Size**：在AndroidManifest.xml中增加 `<application>` 标签下的 `android:largeHeap="true"` 或者在代码中动态设置 Activity 的 `setLargeHeap()` 方法，允许更多的内存给应用。

5. **监控和管理内存**：使用 Android Studio 的 Memory Profiler 工具来找出内存泄漏点以及哪里消耗了过多内存。

6. **考虑使用数据库缓存**：对于频繁访问的数据，可以考虑使用SQLite或者其他持久化存储。