我有一个 3D numpy 数组,大小为 50x50x4。我还有 50x50 平面上几个点的位置。对于每个点,我需要提取一个以该点为中心的 11x11x4 区域。如果该区域与边界重叠,则必须环绕。请问最有效的方法是什么?
我目前正在使用 for 循环来迭代每个点,对 3D 矩阵进行子集化,并将其存储在预初始化数组中。是否有内置的 numpy 函数可以执行此操作?谢谢。
<小时/>抱歉回复慢,非常感谢大家的意见。
最佳答案
一种方法是使用 np.pad
沿最后一个轴具有包裹
功能。然后,我们将使用 np.lib.stride_tricks.as_strided 在此填充版本上创建滑动窗口,它是填充数组的 View ,不会再占用内存。最后,我们将索引到滑动窗口以获得最终输出。
# Based on http://stackoverflow.com/a/41850409/3293881
def patchify(img, patch_shape):
X, Y, a = img.shape
x, y = patch_shape
shape = (X - x + 1, Y - y + 1, x, y, a)
X_str, Y_str, a_str = img.strides
strides = (X_str, Y_str, X_str, Y_str, a_str)
return np.lib.stride_tricks.as_strided(img, shape=shape, strides=strides)
def sliding_patches(a, BSZ):
hBSZ = (BSZ-1)//2
a_ext = np.dstack(np.pad(a[...,i], hBSZ, 'wrap') for i in range(a.shape[2]))
return patchify(a_ext, (BSZ,BSZ))
示例运行 -
In [51]: a = np.random.randint(0,9,(4,5,2)) # Input array
In [52]: a[...,0]
Out[52]:
array([[2, 7, 5, 1, 0],
[4, 1, 2, 0, 7],
[1, 3, 0, 8, 4],
[8, 0, 5, 2, 7]])
In [53]: a[...,1]
Out[53]:
array([[0, 3, 3, 8, 7],
[3, 8, 2, 8, 2],
[8, 4, 3, 8, 7],
[6, 6, 8, 5, 5]])
现在,让我们在 a
中选择一个中心点,假设 (1,0)
并尝试获取 blocksize (BSZ) = 3
围绕它 -
In [54]: out = sliding_patches(a, BSZ=3) # Create sliding windows
In [55]: out[1,0,...,0] # patch centered at (1,0) for slice-0
Out[55]:
array([[0, 2, 7],
[7, 4, 1],
[4, 1, 3]])
In [56]: out[1,0,...,1] # patch centered at (1,0) for slice-1
Out[56]:
array([[7, 0, 3],
[2, 3, 8],
[7, 8, 4]])
因此,围绕 (1,0)
获取补丁的最终输出将很简单: out[1,0,...,:]
即 输出[1,0]
。
无论如何,让我们对原始形状数组进行形状检查 -
In [65]: a = np.random.randint(0,9,(50,50,4))
In [66]: out = sliding_patches(a, BSZ=11)
In [67]: out[1,0].shape
Out[67]: (11, 11, 4)
关于python - 从 3D numpy 数组中选择多个补丁,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/41864715/