用于隨機圖像裁剪的高效 Numpy 切片
用于從表示多個彩色圖像的 4D Numpy 數(shù)組中高效裁剪隨機 16x16 塊（其中第一個維度是圖像的數(shù)量，第二個和第三個維度是相等的寬度和高度），可以使用基于跨步的方法。
利用 np.lib.stride_tricks.as_strided 或 scikit- image 的 view_as_windows
這些方法創(chuàng)建滑動窗口作為輸入數(shù)組的視圖，從而減少內(nèi)存開銷。 Scikit-image 的 view_as_windows 通過將窗口形狀指定為元組（其元素對應于輸入數(shù)組的維度）來簡化設置?；瑒拥妮S指定窗口長度，其他軸設置為 1。
代碼示例
<code class="python"># Import scikit-image for view_as_windows from skimage.util.shape import view_as_windows # Get sliding windows w = view_as_windows(X, (1,16,16,1))[...,0,:,:,0] # Generate random per-image offsets x = np.random.randint(0,12,X.shape[0]) y = np.random.randint(0,12,X.shape[0]) # Index and extract specific windows out = w[np.arange(X.shape[0]),x,y] # Reformat if necessary out = out.transpose(0,2,3,1)</code>
此代碼生成四個隨機 (x_offset, y_offset) 對并在給定參數(shù)內(nèi)以最小的內(nèi)存開銷提取 4 個隨機 16x16 補丁。
以上是如何使用基于跨步的切片從 4D Numpy 數(shù)組中高效地裁剪隨機圖像補??？的詳細內(nèi)容。更多信息請關注PHP中文網(wǎng)其他相關文章！
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