小编Gov*_*ana的帖子

我写了一个简单的opencv程序，它可以减少图像的噪音。

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('stream/horse.png')

dst = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(img, None, 10, 10, 7, 21)

cv2.imshow(dst)
plt.subplot(121), plt.imshow(img)
plt.subplot(122), plt.imshow(dst)
plt.show()

马.png

当我运行程序时，它给出了错误。这是...

OpenCV Error: Bad argument (Type of input image should be CV_8UC3 or CV_8UC4!) in fastNlMeansDenoisingColored, file /home/govinda/github_repos/opencv/modules/photo/src/denoising.cpp, line 176
Traceback (most recent call last):
  File "/home/govinda/workspace-python/opencv/src/Smle.py", line 7, in <module>
    dst = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(img, None, 10, 10, 7, 21)
cv2.error: /home/govinda/github_repos/opencv/modules/photo/src/denoising.cpp:176: error: (-5) Type of input image should be …

这里我创建了一个生产者-客户程序，父进程（生产者）创建了许多子进程（消费者）？然后父进程读取文件并将数据传递给子进程。

但是，这里出现了一个性能问题，在进程之间传递消息花费了太多时间？我认为？。

例如，一个200MB 的原始数据，父进程读取和预处理将花费不到8秒，而不是仅通过多进程将数据传递给子进程。管道将花费另外8秒，子进程完成剩余的工作只花费另外3 到 4秒。

所以，一个完整的工作流程花费不到 18 秒，进程之间通信的时间成本超过 40%，这比我想象的要大得多，我尝试了多进程。队列和经理，他们更糟。

我使用 windows7/Python3.4。我用谷歌搜索了几天，POSH 可能是一个很好的解决方案，但它不能用 python3.4 构建

我有 3 种方法：

1.有没有什么办法可以在Python3.4的进程之间直接共享python对象？作为 POSH

或者

2.是否可以将对象的“指针”传递给子进程并且子进程可以恢复指向python对象的“指针”？

或者

3.multiprocess.Array 可能是一个有效的解决方案，但如果我想共享复杂的数据结构，例如列表，它是如何工作的？我应该在它的基础上创建一个新类并提供接口作为列表吗？

Edit1： 我尝试了第三种方式，但效果更糟。
我定义了这些值：

p_pos = multiprocessing.Value('i') #producer write position  
c_pos = multiprocessing.Value('i') #customer read position  
databuff = multiprocess.Array('c',buff_len) # shared buffer

和两个功能：

send_data(msg)  
get_data()

在send_data函数（父进程）中，它将 msg 复制到 databuff ，并通过管道将开始和结束位置（两个整数）发送到子进程。
比在get_data函数（子进程）中，它接收两个位置并从 databuff 复制 msg。

最后，它比使用管道 @_@ …

我正在尝试通过张量流对象检测API训练自定义数据集。数据集包含numpy ndarray格式（uint8）的40k训练图像和标签。训练数据集shape = 2（[40000,23456]）且标签shape = 1（[0 ...，3]）。我想为此数据集生成tfrecord。我怎么做？我不喜欢tensorflow。

我正在尝试使用 tensorflow 对象检测 api 训练自定义对象检测模型。出于训练目的，我使用腌制图像数据集进行训练，并作为我使用的模型ssd_mobilenet_v1_coco。当我开始训练时，它给了我这个错误。

Traceback (most recent call last):
  File "train.py", line 184, in <module>
    tf.app.run()
  File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/platform/app.py", line 126, in run
    _sys.exit(main(argv))
  File "train.py", line 180, in main
    graph_hook_fn=graph_rewriter_fn)
  File "/content/models/research/object_detection/trainer.py", line 381, in train
    init_saver = tf.train.Saver(available_var_map)
  File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/training/saver.py", line 1338, in __init__
    self.build()
  File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/training/saver.py", line 1347, in build
    self._build(self._filename, build_save=True, build_restore=True)
  File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/training/saver.py", line 1372, in _build
    raise ValueError("No variables to save")
ValueError: No variables to save

完整的错误代码可以在这里找到...

[https://gist.github.com/mpgovinda/1f59f7de7873f6ec4c4426b79dc6827a][1]

我该如何解决？