将带有skimage的非RGBA 4平铺多页tiff图像加载到dask数组中

，可以通过以下步骤实现：

1. 导入必要的库和模块：

import dask.array as da
from skimage import io

1. 使用skimage库的io模块加载非RGBA 4平铺多页tiff图像：

image = io.imread('image.tif')

1. 将加载的图像转换为dask数组：

dask_array = da.from_array(image, chunks='auto')

在上述代码中，'image.tif'是待加载的非RGBA 4平铺多页tiff图像文件路径。通过使用skimage库的io模块的imread函数，我们可以直接加载图像文件并将其存储在一个NumPy数组中。

接下来，使用dask库的from_array函数将NumPy数组转换为dask数组。chunks='auto'参数指定了dask数组的分块方式，使其能够适应不同大小的图像。

这样，我们就成功地将带有skimage的非RGBA 4平铺多页tiff图像加载到了dask数组中。

关于dask数组的优势是它可以处理大型数据集，将其分成多个小块进行并行计算，从而提高计算效率。dask数组还支持延迟计算和惰性加载，可以在内存不足的情况下处理大型数据集。

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