假設(shè)下圖矩陣,按照紅線切分成 6 個(gè)子矩陣,原矩陣成為分塊矩陣
- patch size: 2x3
- rows=3, cols=2
用兩個(gè) for 循環(huán)肯定可以解決問題,但是今天采用兩種新方法。
方法 1:np.lib.stride_tricks.as_strided
import numpy as np
a = np.arange(1, 37).reshape(6, 6)
a = np.lib.stride_tricks.as_strided(
a,
shape=(3, 2, 2, 3), # 要輸出矩陣的 shape
strides=a.itemsize * np.array([12, 3, 6, 1])
)
print(a)
strides:
-
a.itemsize=8
,因?yàn)?a.dtype = int64
,表示 8 個(gè)字節(jié)
后面的 array 告訴函數(shù) 怎么索引原矩陣數(shù)據(jù)組成新矩陣
從右往左依次是: - 1,子矩陣內(nèi) 列與列 相隔的元素?cái)?shù)量,如 1, 2
- 6,子矩陣內(nèi) 行與行 相隔的元素?cái)?shù)量,如 1, 7
- 3,子矩陣間 列與列 相隔的元素?cái)?shù)量,如 1, 4
- 12,子矩陣間 行與行 相隔的元素?cái)?shù)量,如 1, 13
同樣的,可以將此方法拓展到 3D 矩陣,就能方便地將圖片轉(zhuǎn)化成 patches.
import numpy as np
# dummy image
a = np.array([[x, x, x] for x in range(1, 37)]).reshape((6, 6, 3))
a = np.lib.stride_tricks.as_strided(
a,
shape=(3, 2, 2, 3, 3),
strides=a.itemsize * np.array([12 * 3, 3 * 3, 6 * 3, 1 * 3, 1])
)
# cvt batchs = 3x2 = 6
a = a.reshape((-1, 2, 3, 3))
print(a)
注意:
- 轉(zhuǎn)化子圖,也要以 3×2 的形式,不能在 shape 那里直接指定 batch,可以再加一步 reshape 來指定。
- strides 這里是 5 維,要記得最里面的元素間隔還是 1,外邊的要 ×3
圖片實(shí)例
import numpy as np
import cv2
import os
a = cv2.imread('aerials/Afghan_2003258.jpg')
img_h, img_w, _ = a.shape # (1400, 1800, 3)
subimg_h, subimg_w = 700, 900
a = np.lib.stride_tricks.as_strided(
a,
shape=(img_h // subimg_h, img_w // subimg_w, subimg_h, subimg_w, 3), # rows, cols
strides=a.itemsize * np.array([subimg_h * img_w * 3, subimg_w * 3, img_w * 3, 1 * 3, 1])
)
# cvt batchs
a = a.reshape((-1, subimg_h, subimg_w, 3))
out_dir = 'aerials/split'
for idx, subimg in enumerate(a):
cv2.imwrite(os.path.join(out_dir, 'Afghan_2003258_%d.jpg' % idx), subimg)
原圖 1400x1800
子圖 700x900
缺點(diǎn):如果原圖 h,w 不能被子圖 h,w 整除,會(huì)丟失右側(cè)和下側(cè)部分?jǐn)?shù)據(jù)
如下圖子圖為 400x400,丟失了右側(cè) 200 列 和 下側(cè) 200 行數(shù)據(jù)。
子圖 400x400
方法 2:reshape + transpose
inspired by ShuffleNet
import numpy as np
a = np.arange(1, 37).reshape(6, 6)
a = a.reshape(3, 2, 2, 3)
a = np.transpose(a, [0, 2, 1, 3])
print(a)
After reshape,原始矩陣是橫著索引的,并不是我們想要的
[[[[ 1 2 3]
[ 4 5 6]]
[[ 7 8 9]
[10 11 12]]]
[[[13 14 15]
[16 17 18]]
[[19 20 21]
[22 23 24]]]
[[[25 26 27]
[28 29 30]]
[[31 32 33]
[34 35 36]]]]
After transpose,轉(zhuǎn)換第 2 維 和 第 3 維,就對(duì)了
[[[[ 1 2 3]
[ 7 8 9]]
[[ 4 5 6]
[10 11 12]]]
[[[13 14 15]
[19 20 21]]
[[16 17 18]
[22 23 24]]]
[[[25 26 27]
[31 32 33]]
[[28 29 30]
[34 35 36]]]]