如何采用分批次读取和处理图像解决这个问题

使用分批次读取和处理图像是避免MemoryError的一种有效方法。具体来说，可以将数据框中的图像文件路径分成若干批次，每次读取一批图像进行处理，处理完毕后释放内存，然后再读取下一批图像进行处理，直到处理完所有图像。可以使用Python中的生成器来实现这个过程，以下是一个示例代码：

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和标签数组
    """
    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

# 示例用法
file_paths = ["path/to/image1.jpg", "path/to/image2.jpg", ...]
batch_size = 32
img_gen = image_generator(file_paths, batch_size)
for batch_images in img_gen:
    # 对批次图像进行处理
    ...

在这个示例代码中，我们定义了一个生成器函数 `image_generator`，它接受一个图像文件路径列表 `file_paths` 和一个批次大小 `batch_size`。在生成器函数内部，我们使用一个循环来逐批次读取和处理图像。具体来说，我们从 `file_paths` 列表中取出一批次的图像文件路径，并使用PIL库中的 `Image.open()` 函数和NumPy库中的 `np.asarray()` 函数将每个图像读取并转换为NumPy数组。然后，我们将这一批次的图像数组存储在一个NumPy数组中，并使用 `yield` 语句将其返回。在主程序中，我们可以使用 `for` 循环来逐批次处理图像。