Question

我有一个3D numpy数组，大小为50x50x4。我也有50x50飞机上几个点的位置。对于每个点，我需要提取一个11x11x4区域，以该点为中心。如果该区域与边界重叠，则该区域必须环绕。请问最有效的方法是什么？

我目前正在使用for循环迭代每个点，将3D矩阵子集化，并将其存储在pre-init数组中。是否有内置的numpy功能可以做到这一点？谢谢。

很抱歉回复缓慢，非常感谢大家的投入。

Answer 1

一种方法是在最后一个轴上使用np.pad和wrapping功能。然后，我们将使用np.lib.stride_tricks.as_strided在这个填充版本上创建滑动窗口，这是填充数组的视图不再占用内存。最后，我们将索引到滑动窗口以获得最终输出。

# Based on http://stackoverflow.com/a/41850409/3293881
def patchify(img, patch_shape): 
    X, Y, a = img.shape
    x, y = patch_shape
    shape = (X - x + 1, Y - y + 1, x, y, a)
    X_str, Y_str, a_str = img.strides
    strides = (X_str, Y_str, X_str, Y_str, a_str)
    return np.lib.stride_tricks.as_strided(img, shape=shape, strides=strides)

def sliding_patches(a, BSZ):
    hBSZ = (BSZ-1)//2
    a_ext = np.dstack(np.pad(a[...,i], hBSZ, 'wrap') for i in range(a.shape[2]))
    return patchify(a_ext, (BSZ,BSZ))

示例运行 -

In [51]: a = np.random.randint(0,9,(4,5,2)) # Input array

In [52]: a[...,0]
Out[52]: 
array([[2, 7, 5, 1, 0],
       [4, 1, 2, 0, 7],
       [1, 3, 0, 8, 4],
       [8, 0, 5, 2, 7]])

In [53]: a[...,1]
Out[53]: 
array([[0, 3, 3, 8, 7],
       [3, 8, 2, 8, 2],
       [8, 4, 3, 8, 7],
       [6, 6, 8, 5, 5]])

现在，让我们在a中选择一个中心点，让我们说(1,0)，然后尝试获取blocksize (BSZ) = 3周围的补丁 -

In [54]: out = sliding_patches(a, BSZ=3) # Create sliding windows

In [55]: out[1,0,...,0]  # patch centered at (1,0) for slice-0
Out[55]: 
array([[0, 2, 7],
       [7, 4, 1],
       [4, 1, 3]])

In [56]: out[1,0,...,1]  # patch centered at (1,0) for slice-1
Out[56]: 
array([[7, 0, 3],
       [2, 3, 8],
       [7, 8, 4]])

因此，围绕(1,0)获取补丁的最终输出只是：out[1,0,...,:]，即out[1,0]。

让我们对原始形状的阵列进行形状检查 -

In [65]: a = np.random.randint(0,9,(50,50,4))

In [66]: out = sliding_patches(a, BSZ=11)

In [67]: out[1,0].shape
Out[67]: (11, 11, 4)

Answer 2

根据您必须执行此操作的次数，一种简单有效的方法是填充原始数组：

p = np.concatenate([a[-5:, ...], a, a[:5, ...]], axis=0)
p = np.concatenate([p[:, -5:, :], p, p[:, :5, :]], axis=1)

然后你可以简单地切片

s = p[x0 : x0 + 11, x1 : x1 + 11, :]

从3D numpy阵列中选择多个补丁

2 个答案: