В настоящее время я могу загружать одно изображение за один раз в течение l oop и обнаруживать / извлекать из него функции. После завершения я выполняю другие операции с этими функциями. Я хотел бы поместить все эти шаги в конвейер Scikit-Learn, чтобы я мог разместить некоторый порядок и структуру в своем коде.
Если я напишу свой собственный Transformer, описывающий функцию-детектор-дескриптор, как это, это будет применяется ко всему X DataFrame, что означает, что мне нужно загрузить весь набор данных изображений в память, которая, как я предполагаю, больше моей доступной оперативной памяти.
class FeatureDetectorDescriptorTransformer(TransformerMixin):
def fit(self, X, y=None):
return self
def transform(self, X):
kp, des = extractor.detectAndCompute(X, None)
return des
Есть ли способ выполнить sh эта операция в конвейере без загрузки всего набора данных в память?