github上有了现成的代码：

GitHub - dovahcrow/patchify.py: A library that helps you split image into small, overlappable patches, and merge patches into original image.A library that helps you split image into small, overlappable patches, and merge patches into original image. - GitHub - dovahcrow/patchify.py: A library that helps you split image into small, overlappable patches, and merge patches into original image.https://github.com/dovahcrow/patchify.py该package可以直接通过pip安装。

安装：

pip install patchify

使用：

（1）把图像划分为图像块（patch）

patchify(image_to_patch, patch_shape, step=1)

示例1：2D image

#This will split the image into small images of shape [3,3]
patches = patchify(image, (3, 3), step=1)

示例2：3D image:

#This will split the image into small images of shape [3,3,3]
patches = patchify(image, (3, 3, 3), step=1)

（2）把patch拼接回原始图像

unpatchify(patches_to_merge, merged_image_size)

示例：

reconstructed_image = unpatchify(patches, image.shape)

This will reconstruct the original image that was patchified in previous code.

完整的示例

2D 图像分块与拼接

import numpy as np
from patchify import patchify, unpatchifyimage = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]])patches = patchify(image, (2,2), step=1) # split image into 2*3 small 2*2 patches.assert patches.shape == (2, 3, 2, 2)
reconstructed_image = unpatchify(patches, image.shape)assert (reconstructed_image == image).all()

3D 图像分块与拼接

import numpy as np
from patchify import patchify, unpatchifyimage = np.random.rand(512,512,3)patches = patchify(image, (2,2,3), step=1) # patch shape [2,2,3]
print(patches.shape) # (511, 511, 1, 2, 2, 3). Total patches created: 511x511x1assert patches.shape == (511, 511, 1, 2, 2, 3)
reconstructed_image = unpatchify(patches, image.shape)
print(reconstructed_image.shape) # (512, 512, 3)assert (reconstructed_image == image).all()

把图像划分为patch以及用图像块重建图像相关推荐

【转】由投影重建图像：滤波反投影、FDK、TFDK三维重建算法理论基础
转自:由投影重建图像:滤波反投影.FDK.TFDK三维重建算法理论基础_m0_37357063的博客-CSDN博客_fdk算法 1. 基础理论从: [1] RafaelC.Gonzalez, Rich ...
彩色rgb图像拆分为rgb三个通道，并重新合并为彩色图像
import numpy as np import imageio import matplotlib.pyplot as pltimg = imageio.imread(r'E:\Vaihingen ...
【图像配准】基于粒子群改进的sift图像配准matlab源码
SIFT \ SIFT尺度不变特征转换,具有选择,尺度不变性.由David Lowe在1999年所发表,2004年完善总结. owe将SIFT算法分解为如下四步: \ 1. 尺度空间极值检测:搜索所有 ...
图像几何变换时为何要用到插值算法?_图像超分辨率技术-简介
这篇是我之前的课程报告,格式传上来乱了,有时间我会调整,我先把pdf版本放在最前面,建议直接看pdf. 一. 定义与分类超分辨率复原技术的基本思想是釆用信号处理的方法,在改善图像质量的同时,重建成像 ...
在线会议中人脸面部轮廓图像提取（二）——HOG人脸面部轮廓图像特征提取
前言:所使用图片并无盈利等目的,如有侵犯他人肖像权请联系删除. 1. 模型介绍 HOG简介 Histogram of Oriented Gridients,缩写为HOG,是目前计算机视觉.模式识别领域 ...
图像配准融合（一）——基于互信息的图像配准方法（c++）
1.内容简介图像配准方法按照其算法原理可以分为:基于灰度信息的配准.基于变换域信息的配准.基于特征信息的配准 (本人实验主要集中在基于灰度信息的配准以及基于特征信息的配准两类方法,对基于变换域信息的 ...
matlab 图像基本矩阵,MATLAB基本的使用方法归纳（图像，矩阵及函数）
读取图像:用imread函数读取图像文件,文件格式可以是TIFF.JPEG.GIF.BMP.PNG等.比如 >> f = imread('chestxray.jpg'); 读进来的图像数据 ...
9.2 图像类型（灰度图像、彩色图像、二值图像以及图像间的转换）
常用0表示黑色,255表示白色,用0到255之间的数表示灰度 1.灰度图像例1:生成一个灰色图像,并显示 A = [0 230; 255 60; 30 100]; A = uint8(A); ims ...
ITK:计算矢量图像中每个像素的大小以生成大小图像
ITK:计算矢量图像中每个像素的大小以生成大小图像内容提要输出结果 C++实现代码内容提要计算矢量图像中每个像素的大小以生成大小图像输出结果 C++实现代码 #include "i ...

把图像划分为patch以及用图像块重建图像

安装：

使用：

（1）把图像划分为图像块（patch）

（2）把patch拼接回原始图像

完整的示例

把图像划分为patch以及用图像块重建图像相关推荐

最新文章

热门文章