Создание огромной мозаики изображений с помощью pyvips

libvips использует рекурсивный алгоритм для определения того, какие пиксели следует вычислять следующими, поэтому для очень длинных конвейеров вы можете переполнить стек C и получить сбой.

Самым простым решением было бы использовать arrayjoin. Это оператор libvips, который может объединять множество изображений одним вызовом:

http://jcupitt.github.io/libvips/API/current/libvips-conversion.html#vips-arrayjoin

На github libvips есть пример использования его для одновременного объединения 30 000 изображений:

https://github.com/jcupitt/libvips/issues/471

(хотя это использует предыдущую версию привязки libvips Python)

Я адаптировал вашу программу для использования arrayjoin и изменил способ загрузки изображений. Я заметил, что вы также перезагружали исходное изображение для каждой выходной плитки, поэтому удаление этого дало хорошее ускорение.

#!/usr/bin/python2

from __future__ import print_function
import os
import sys
import pyvips
from os.path import join
from scipy.spatial import cKDTree

class Mosaic(object):

    def __init__(self, dir_path, original_path, tile_size=128, tree=None, averages=None):
        self.dir_path = dir_path
        self.original_path = original_path
        self.tile_size = tile_size
        self.tree = tree
        if averages:
            self.averages = averages
        else:
            self.averages = {}

    def avg_rgb(self, image):
        m = image.stats()
        return tuple(m(4,i)[0] for i in range(1,4))

    def build_tree(self):
        for root, dirs, files in os.walk(self.dir_path):
            print('Loading images from', root, '...')
            for file_name in files:
                path = join(root, file_name)
                try:
                    # load image as a square image of size tile_size X tile_size
                    tile = pyvips.Image.thumbnail(path, self.tile_size,
                                                  height=self.tile_size,
                                                  crop='centre')
                    # render into memory
                    tile = tile.copy_memory()
                    self.averages[self.avg_rgb(tile)] = tile
                except pyvips.error.Error:
                    print('File', path, 'not recognized as an image.')
        self.tree = cKDTree(self.averages.keys())
        print('Loaded', len(self.averages), 'images.')

    def fetch_tree(self, patch):
        avg = self.avg_rgb(patch)
        index = self.tree.query(avg)[1]

        return self.averages[tuple(self.tree.data[index])]

    def make_mosaic(self, tile_num, mosaic_path):
        mosaic = None
        original = pyvips.Image.new_from_file(self.original_path)
        step = min(original.height, original.width) / tile_num
        tiles_across = original.width / step
        tiles_down = original.height / step
        tiles = []
        for y in range(0, tiles_down):
            print('Building row', y, '/', tiles_down)
            for x in range(0, tiles_across):
                patch = original.crop(x * step, y * step, 
                                      min(step, original.width - x * step), 
                                      min(step, original.height - y * step)) 
                tile = self.fetch_tree(patch) 
                tiles.append(tile)

        mosaic = pyvips.Image.arrayjoin(tiles, across=tiles_across)

        print('writing ', mosaic_path)
        mosaic.write_to_file(mosaic_path)

mosaic = Mosaic(sys.argv[1], sys.argv[2])
mosaic.build_tree()
mosaic.make_mosaic(200, sys.argv[3])

Я могу запустить это так:

$ time ./mosaic2.py samples/ k2.jpg x.png
Loading images from samples/ ...
Loaded 228 images.
Building row 0 / 292
...
Building row 291 / 292
writing  x.png
real    7m19.333s
user    7m27.322s
sys     0m30.578s

в этом случае создается изображение размером 26496 x 37376 пикселей, и оно занимает около 150 МБ памяти.