将nd-array拆分为重叠的子nd-array

Question

我有一个以 nd-array 表示的图像。假设它的形状是(256, 256, 3)。

我希望将图像切成子数组，每个子数组的大小为 (128, 128, 3)，步幅为 64。

我执行以下操作以获得所需的索引：

for x1, x2 in (zip(range(0, 257, 64), range(128, 257, 64))):
    for y1, y2 in (zip(range(0, 257, 64), range(128, 257, 64))):
        print("rows:",x1,x2,", columns:",y1,y2)

我得到以下要切片的索引：

rows: 0 128 , columns: 0 128
rows: 0 128 , columns: 64 192
rows: 0 128 , columns: 128 256
rows: 64 192 , columns: 0 128
rows: 64 192 , columns: 64 192
rows: 64 192 , columns: 128 256
rows: 128 256 , columns: 0 128
rows: 128 256 , columns: 64 192
rows: 128 256 , columns: 128 256

现在我可以对每个子数组进行切片并将其堆叠，此外，我希望在对每个子数组进行一些操作并取平均值之后再次堆叠切片。

我想知道是否有更聪明的方法可以将它用于多个步幅/图像大小。

Answer 1

你想要skimage.util.view_as_windows

arr = np.random.rand(256, 256, 3)
out = skimage.util.view_as_windows(arr, window_shape = (128, 128, 3), step = 64).squeeze()
print(out.shape)
Out[]: (3, 3, 128, 128, 3)

这是您的(128, 128, 3) 图像补丁的(3, 3) 数组。

您还可以使用我的自定义配方 here（承认已过时，因为 view_as_windows 是为 nD 实现的），如果您只有 numpy，这可能会有所帮助