我希望能够用一组随机值将数组(实际上是图像文件)作为边界。 numpy.pad()
函数没有任何模式可以执行此操作。有没有一种简便的方法可以实现此目的,或者我必须从头开始创建一个函数?
答案 0 :(得分:1)
这可能不是最节省空间的方法,但是一种实现方法是创建一个新数组并将现有数组放在该数组的中心。
>>> import numpy as np
>>> np.random.seed(444)
>>> arr = np.zeros((4, 5)) # your image array
>>> newsize = tuple(i + 2 for i in arr.shape)
>>> new = np.random.randint(low=0, high=50, size=newsize)
>>> new[1:-1, 1:-1] = arr
>>> new
array([[ 3, 48, 23, 8, 3, 39, 12],
[47, 0, 0, 0, 0, 0, 15],
[34, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[ 6, 0, 0, 0, 0, 0, 6],
[39, 0, 0, 0, 0, 0, 13],
[ 2, 15, 9, 34, 9, 24, 25]])
这是假设您的图像是灰度(2d)而不是3维MxNx4 RGBA阵列。在这种情况下,您需要new[1:-1, 1:-1, 1:-1]
。
您也可以通过将可调用对象传递给np.pad()
来做到这一点,但有一个警告(见下文):
from functools import partial
def _pad_random(vector, pad_width, iaxis, kwargs, low, high):
a, b = np.random.randint(low, high, size=2)
vector[:pad_width[0]] = a
vector[-pad_width[1]:] = b
return vector
pad_random = partial(_pad_random, low=0, high=50)
用法:
>>> np.pad(arr, 1, pad_random)
array([[23., 19., 6., 47., 17., 7., 26.],
[26., 0., 0., 0., 0., 0., 37.],
[39., 0., 0., 0., 0., 0., 39.],
[39., 0., 0., 0., 0., 0., 42.],
[28., 0., 0., 0., 0., 0., 47.],
[11., 32., 37., 2., 38., 30., 44.]])
注意:看起来,当您将函数传递给mode
的{{1}}参数时,该函数被多次调用。这是直接来自文档的示例,其中有一些打印调用:
np.pad()
因此,只要图像不太大,使用上述第一种方法可能会更省时。
答案 1 :(得分:0)
我认为您需要自己创建一个填充函数以传递给np.pad
。
这个填充随机整数。
def random_pad(vec, pad_width, *_, **__):
vec[:pad_width[0]] = np.random.randint(20, 30, size=pad_width[0])
vec[vec.size-pad_width[1]:] = np.random.randint(30,40, size=pad_width[1])
您可以像这样在np.pad上使用它:
In [13]: img = np.arange(12).reshape(3, 4)
In [14]: img
Out[14]:
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
In [15]: np.pad(img, ((2,3), (1,4)), mode=random_pad)
Out[15]:
array([[26, 21, 22, 24, 21, 37, 37, 37, 39],
[26, 25, 23, 29, 20, 39, 38, 30, 31],
[26, 0, 1, 2, 3, 37, 31, 32, 36],
[29, 4, 5, 6, 7, 30, 32, 33, 37],
[24, 8, 9, 10, 11, 33, 34, 33, 37],
[26, 36, 36, 36, 30, 32, 36, 38, 31],
[29, 33, 34, 38, 35, 31, 33, 37, 33],
[23, 37, 33, 33, 34, 32, 37, 33, 35]])