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從圖像中提取 N 個補丁

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從圖像中提取 N 個補丁

Python

慕的地8271018 2023-10-06 19:19:10

我有一個維度的圖像155 x 240。就像下面這樣：我想提取某些形狀的補丁(25 x 25)。我不想從整個圖像中修補。我想從圖像的非零（非背景）區域提取 N 個補丁。我怎樣才能做到這一點？任何想法、建議或實施將不勝感激。您可以嘗試使用 Matlab 或 Python。注意：我生成了一個隨機圖像，以便您可以對其進行處理以進行修補。image_process變量是這段代碼中的圖像。import numpy as npfrom scipy.ndimage.filters import convolveimport matplotlib.pyplot as pltbackground = np.ones((155,240))background[78,120] = 2n_d = 50y,x = np.ogrid[-n_d: n_d+1, -n_d: n_d+1]mask = x**2+y**2 <= n_d**2mask = 254*mask.astype(float)image_process = convolve(background, mask)-sum(sum(mask))+1image_process[image_process==1] = 0image_process[image_process==255] = 1plt.imshow(image_process)

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縹緲止盈

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假設您要省略的像素值為 0。

在這種情況下，您可以做的是，首先找到非零值的索引，然后在 / 位置對圖像進行切片min以max僅獲得所需的區域，然后簡單地應用extract_patches_2d所需的窗口大小和補丁數量。

例如，考慮到您提供的虛擬圖像：

import numpy as np

from scipy.ndimage.filters import convolve

import matplotlib.pyplot as plt

background = np.ones((155,240))

background[78,120] = 2

n_d = 50

y,x = np.ogrid[-n_d: n_d+1, -n_d: n_d+1]

mask = x**2+y**2 <= n_d**2

mask = 254*mask.astype(float)

image_process = convolve(background, mask)-sum(sum(mask))+1

image_process[image_process==1] = 0

image_process[image_process==255] = 1

plt.figure()

plt.imshow(image_process)

plt.show()

from sklearn.feature_extraction.image import extract_patches_2d

x, y = np.nonzero(image_process)

xl,xr = x.min(),x.max()

yl,yr = y.min(),y.max()

only_desired_area = image_process[xl:xr+1, yl:yr+1]

window_shape = (25, 25)

B = extract_patches_2d(only_desired_area, window_shape, max_patches=100) # B shape will be (100, 25, 25)

如果繪制它，only_desired_area您將得到以下圖像：

這是主要邏輯，如果您希望更緊的邊界，您應該適當調整切片。

反對回復 2023-10-06

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