Question

我有一个图像im，它是imread给出的数组。比如说。

im = np.array([[1,2,3,4],
               [2,3,4,5],
               [3,4,5,6],
               [4,5,6,7]]

我有另一个(n,4) windows数组，其中每行定义图像的补丁为(x, y, w, h)。 E.g。

windows = np.array([[0,0,2,2],
                    [1,1,2,2]]

我希望从im中提取所有这些补丁作为子数组而不进行循环。我目前的循环解决方案是：

for x, y, w, h in windows:
    patch = im[y:(y+h),x:(x+w)]

但是如果可能的话，我想要一个很好的基于数组的操作来获取所有这些操作。

感谢。

Answer 1

对于相同的窗口大小，我们可以在scikit-image's view_as_windows的帮助下获取视图，就像这样 -

from skimage.util.shape import view_as_windows

im4D = view_as_windows(im, (windows[0,2],windows[0,3]))
out = im4D[windows[:,0], windows[:,1]]

示例运行 -

In [191]: im4D = view_as_windows(im, (windows[0,2],windows[0,3]))

In [192]: im4D[windows[:,0], windows[:,1]]
Out[192]: 
array([[[1, 2],
        [2, 3]],

       [[3, 4],
        [4, 5]]])

Answer 2

如果scikit不可用，我们可以使用numpy.lib.stride_tricks自制@Divakar的解决方案。适用相同的约束（所有窗口必须具有相同的形状）：

import numpy as np
from numpy.lib.stride_tricks import as_strided

im = np.array([[1,2,3,4],
               [2,3,4,5],
               [3,4,5,6],
               [4,5,6,7]])

windows = np.array([[0,0,2,2],
                    [1,1,2,2]])

Y, X = im.shape
y, x = windows[0, 2:]
cutmeup = as_strided(im, shape=(Y-y+1, X-x+1, y, x), strides=2*im.strides)
print(cutmeup[windows[:, 0], windows[:, 1]])

输出：

[[[1 2]
  [2 3]]

 [[3 4]
  [4 5]]]

从（图像）数组中提取多个窗口/补丁，如另一个数组

2 个答案: