使用点向量从 3D 数组中采样 1D 向量

Question

我有一个 n 通道图像，我有一个 100x2 的点矩阵（在我的例子中，n 是 20，但将其视为 3 通道图像可能更清楚）。我需要在每个点对图像进行采样并获得这些图像点的 nx100 数组。 我知道如何使用 for 循环来做到这一点：

for j = 1:100
        samples(j,:) = image(points(j,1),points(j,2),:);
end

我将如何对其进行矢量化？我试过了

samples = image(points);

但这给出了 20 个通道的 200 个样本。如果我尝试

samples = image(points,:);

这给了我 4800 个通道的 200 个样本。甚至

samples = image(points(:,1),points(:,2));

给我 100 x 100 个 20 个样本（X 中的 x 和 Y 中的 y 的每种可能组合一个）

Answer 1

执行此操作的一种简洁方法是重塑您的图像，以便您强制将[nRows, nCols, nChannels] 的图像变为[nRows*nCols, nChannels]。然后您可以将您的points 数组转换为一个线性索引（使用sub2ind），它将对应于新的“组合”行索引。然后要获取所有频道，您可以简单地使用冒号运算符 (:) 作为第二个维度，现在代表频道。

% Determine the new row index that will correspond to each point after we reshape it
sz = size(image);
inds = sub2ind(sz([1, 2]), points(:,2), points(:,1));

% Do the reshaping (i.e. flatten the first two dimensions)
reshaped_image = reshape(image, [], size(image, 3));

% Grab the pixels (rows) that we care about for all channels
newimage = reshaped_image(inds, :);

size(newimage)

    100    20

现在您已在 所有 个通道的所需点处对图像进行了采样。