バッチ処理要件
数百、数千の電子透かし画像を処理する必要がある場合、個々の処理は非効率的であり、自動化されたプロセスを確立する必要がある。
実施プログラム
- バッチスクリプトの作成ディレクトリを走査するPythonスクリプトを作成し、各ファイルを処理するためにループでmain.pyを呼び出します。
- マルチプロセス・アクセラレーションの使用複数処理の並列処理を実現するためにコードを修正し、OOMを避けるために同時実行数を制御することに注意する。
- Dockerイメージの構築環境全体をDockerコンテナにパッケージ化し、サーバークラスタへのデプロイを容易にします。
- モニタリング・メカニズムの構築処理の進捗と失敗を記録するログを追加する。
上級プログラム
企業レベルの要求に対しては、1）Airflowのようなスケジューリングシステムへの統合、2）REST APIインターフェースの開発、3）Kubernetesを使ったエラスティックなスケーリングが可能だ。オープンソースであるため、これらの機能を自由に拡張できる。
この答えは記事から得たものである。透かし除去：オープンソース画像透かし除去ツール、画像透かし復元オリジナル画像について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 大量の透かし入り画像を一括自動処理する実用的な方法を実現するには？
