今天小编就为大家分享一篇在python2.7中用numpy.reshape 对图像进行切割的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

遇到这么个需求:把图片按照定义的patchsize切块,然后按照z轴顺序叠放小块,如下图(仅考虑灰度图像)

图片im,设size为(h,w),patchsize为(ph,pw),则处理后大小(为简化描述,假设可以整除)为(ph,pw,w*h/ph/pw)。

为简化描述,后面用h=300,w=300,ph=100,pw=100 为例,即处理后d=9。

numpy.reshape 的文档:点击打开链接

特别注意第三个参数 order,其默认取值为 order=‘C',表示最后一个维度的元素在reshape时优先重排位置。而order=‘F'时则相反,第一个维度的元素优先重排位置。

例子如下,得到的im2就是这么一个tensor

import cv2
import numpy as np
 
im=cv2.imread('animal007.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
h= 300
w= 300
patchsize=100
d=h*w/patchsize/patchsize
print d
 
#crop the image to h x w
im=np.array(im[: h ,: w ])
 
#this gets wrong answer
im_wrong1=im.reshape((patchsize,patchsize,-1))
im_wrong7= im.reshape((patchsize,patchsize,-1),order='F')
im_wrong2=im.reshape(( h ,patchsize,-1)).reshape((patchsize,patchsize,-1))
im_wrong3=im.reshape((patchsize, w ,-1)).reshape((patchsize,patchsize,-1))
im_wrong4= im.reshape(( h ,patchsize,-1),order='F').reshape((patchsize,patchsize,-1))
im_wrong5= im.reshape(( h ,patchsize,-1),order='F').reshape((patchsize,patchsize,-1),order='F')
im_wrong6= im.reshape((patchsize, w ,-1),order='F').reshape((patchsize,patchsize,-1),order='F')
 
#this only works for h=w, i dont know why 
im2= im.reshape((patchsize, w ,-1),order='F').reshape((patchsize,patchsize,-1))
im2_0=im2[:,:,no]
cv2.imwrite('im2_0.jpg',im2_0)
 
no=4;
imw=im_wrong1[:,:,no]
cv2.imwrite('imw1_0.jpg',imw)
imw=im_wrong2[:,:,no]
cv2.imwrite('imw2_0.jpg',imw)
imw=im_wrong3[:,:,no]
cv2.imwrite('imw3_0.jpg',imw)
imw=im_wrong4[:,:,no]
cv2.imwrite('imw4_0.jpg',imw)
imw=im_wrong5[:,:,no]
cv2.imwrite('imw5_0.jpg',imw)
imw=im_wrong6[:,:,no]
cv2.imwrite('imw6_0.jpg',imw)
imw=im_wrong7[:,:,no]
cv2.imwrite('imw7_0.jpg',imw)
 

以上这篇在python2.7中用numpy.reshape 对图像进行切割的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持爱安网。

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