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我有几个目录，每个目录都有 220 张图像（已经拍摄和去噪的边界），我需要从中提取 ML 的特征。我编写了一个 python 脚本，该脚本适用于 6 个图像的目录。将每个图像转换为一个 Numpy 数组，并使用该数组生成一个 Wavelet，使用 PyWavelets。输出文件为 17.2MB，大约需要 4 分钟。对我来说似乎没问题。

但是当我运行相同的脚本（仅更改字符串参数，因此目录是大目录）时，它似乎停留在无限循环或其他东西中。我意识到 220 张图像需要更长的时间，但它运行了 2:30 小时并且还在计数。似乎不对。另外，当我尝试查看文件大小（通过上下文菜单）时，它会在 2.2MB 到 17.2MB 之间变化并变回零。

我真正的问题是：我会一直等待吗？

编码：

def csv_writer(data, path):
    np.set_printoptions(threshold=np.nan)
    with open(path, "w", newline='') as csv_file:
        writer = csv.writer(csv_file, delimiter=',')
        for line in data:
            writer.writerow(line)

def extractFeats():
    for image_path in os.listdir(path):
        input_path = os.path.join(path, image_path)
        image = io.imread(input_path)
        listOfArrays.append(image)
        coeffs = pywt.dwt2(image, 'haar')
        listOfCoeffs.append(coeffs)
        for element in listOfCoeffs:
            csv_writer(element,'trainTest.csv' )



Parallel(delayed(extractFeats()))

请注意，我正在使用 joblib 进行并行处理。谢谢你的任何想法

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