如何将df['image'] = df['path'].map(lambda x: np.asarray(Image.open(x).resize((450,600))))这一行用分批次读取和处理图像解决这个问题

将 `df['image'] = df['path'].map(lambda x: np.asarray(Image.open(x).resize((450,600))))` 这一行代码改为使用分批次读取和处理图像的方法，可以按照以下步骤进行：

1. 定义一个生成器函数，用于逐批次读取和处理图像，如上面所示的 `image_generator` 函数。

2. 定义一个空的NumPy数组，用于存储所有图像的数据。

3. 使用生成器函数逐批次读取和处理图像，并将每个批次的图像数据存储在上述空数组中。

4. 将存储有所有图像数据的NumPy数组赋值给 `df['image']` 列。

以下是示例代码：

import numpy as np
from PIL import Image

def image_generator(file_paths, batch_size=32):
    """
    生成器函数，每次返回一个批次的图像数组
    """
    start_index = 0
    end_index = batch_size
    while start_index < len(file_paths):
        batch_paths = file_paths[start_index:end_index]
        images = []
        for path in batch_paths:
            img = Image.open(path)
            img = img.resize((450, 600))
            img = np.asarray(img)
            images.append(img)
        images = np.array(images)
        yield images
        start_index = end_index
        end_index += batch_size

# 读取所有图像文件路径
file_paths = df['path'].tolist()

# 定义空的NumPy数组，用于存储所有图像数据
all_images = np.empty((len(file_paths), 600, 450, 3), dtype=np.uint8)

# 使用生成器函数逐批次读取和处理图像，并将每个批次的图像数据存储在上述空数组中
img_gen = image_generator(file_paths)
i = 0
for batch_images in img_gen:
    batch_size = batch_images.shape[0]
    all_images[i:i+batch_size] = batch_images
    i += batch_size

# 将存储有所有图像数据的NumPy数组赋值给 `df['image']` 列
df['image'] = all_images

在这个示例代码中，我们首先将所有图像文件路径读取到一个列表 `file_paths` 中。然后，我们定义了一个空的NumPy数组 `all_images`，用于存储所有图像数据。接着，我们使用生成器函数 `image_generator` 逐批次读取和处理图像，并将每个批次的图像数据存储在 `all_images` 数组中。最后，我们将存储有所有图像数据的 `all_images` 数组赋值给 `df['image']` 列。