当我们有一个很长很长的任务队列(mission_list)和阈值对应的一个处理函数(missionFunction)时，我们一般采用如下的方式进行处理：
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但是，如果这任务列表很长很长，处理函数很复杂(占用cpu)时，单核往往需要很长的时间进行处理，此时，Multiprocess便可以极大的提高我们程序的运行速度，相关内容请借鉴 multiprocessing --- 基于进程的并行 — Python 3.10.4 文档。
以上这种场景下，推荐大家采用最简单的进程池+map的方法进行处理，标准的写法， chunksize要借鉴官方的说法，最好大一点 ：
但是！！！！ 如果我们的任务列表非常的长，这会导致多进程还没跑起来之前，内存已经撑爆了，任务自然没法完成，此时我们有几种办法进行优化：
进程的启动方法有三种，可参考官方文档：
[图片上传失败...(image-48cd3c-1650511153989)]
在linux环境下，使用forkserver可以节省很多的内存空间， 因为进程启动的是一个服务，不会把主进程的数据全部复制
采用imap会极大的节省空间，它返回的是一个迭代器，也就是结果列表：
但注意，以上写法中，你写的结果迭代部分必须写在with下面。或者采用另一种写法：
还有最后一种，当你的mission list实在太大了，导致你在生成 mission list的时候已经把内存撑爆了，这个时候就得优化 mission_list了，如果你的mission_list是通过一个for循环生成的，你可以使用yield字段，将其封装为一个迭代器，传入进程池：
这样子，我们就封装好了mission_list，它是一个可迭代对象，在取数据的时候才会将数据拉到内存
我在项目中结合了后两种方法，原本256G的内存都不够用，但在修改后内存只占用了不到10G。希望能够帮助到你
先看高级版的python3的canny的自适应边缘检测：
内容：
1 canny的边缘检测的介绍。
2 三种方法的canny的边缘检测，由浅入深地介绍：固定值的静态，可自调节的，自适应的。
说明：
1 环境：python3.8、opencv4.5.3和matplotlib3.4.3。
2 图片：来自品阅网正版免费图库。
3 实现自适应阈值的canny边缘检测的参考代码和文章：
上述的代码，本机均有报错，故对代码进行修改，注释和运行。
初级canny：
1 介绍：opencv中给出了canny边缘检测的接口，直接调用：
即可得到边缘检测的结果ret，其中，t1，t2是需要人为设置的阈值。
2 python的opencv的一行代码即可实现边缘检测。
3 Canny函数及使用：
4 Canny边缘检测流程：
去噪 -- 梯度 -- 非极大值抑制 -- 滞后阈值
5 代码：
6 操作和过程：
7 原图：
8 疑问：
ret = cv2.canny(img,t1,t2)，其中，t1，t2是需要人为设置的阈值，一般人怎么知道具体数值是多少，才是最佳的呀？所以，这是它的缺点。
中级canny：
1 中级canny，就是可调节的阈值，找到最佳的canny边缘检测效果。
2 采用cv2.createTrackbar来调节阈值。
3 代码：
4 操作和效果：
5 原图：
高级canny：
1 自适应canny的算法：
ret = cv2.canny(img,t1,t2)
即算法在运行过程中能够自适应地找到较佳的分割阈值t1，t2。
2 文件结构：
3 main.py代码：
4 dog.py代码：
5 bilateralfilt.py代码：
6 原图：
7 效果图：本文第一个gif图，此处省略。
小结：
1 本文由浅入深，总结的很好，适合收藏。
2 对于理解python的opencv的canny的边缘检测，很有帮助。
3 本文高级版canny自适应的算法参考2篇文章，虽然我进行代码的删除，注释，修改，优化等操作，故我不标注原创，对原作者表达敬意。
4 自己总结和整理，分享出来，希望对大家有帮助。
找一个验证集合，遍历可能的阈值，计算评价指标，确定最佳阈值
