如何并行地对图像阵列执行倒角匹配以获得距离列表？

Question

我有一个倒角匹配的工作实现，一个10000 666x500p RGB图像的巨大数组，以及一个模板。我正在寻找所有这些图像的距离，我需要运行时间小于1秒

我尝试将joblib与Parallel()一起使用，但得到了一个MemoryError异常

def update_distances(predictions,obs_img,chamfer):
    distances = []
    size = predictions.shape[0]

    nprocs = 10                 # number of processes

    def process_image(img):     # function to be applied on all images
        return chamfer.chamferDistance_Compare(img,obs_img)

    # run `process_image()` in parallel
    distances.extend(Parallel(n_jobs=nprocs)(delayed(process_image)(predictions[idx]) for idx in range(size)))

    return distances

有什么建议吗？在1秒内完成这项任务的目标是否可能

一次调用chamferDistance_Compare的执行时间约为1ms

目标计算机是Nvidia's Jetson Nano