從圖像中提取 N 個補丁

Question

我有一張尺寸為155 x 240的圖像。 像下面這樣：

我想提取特定形狀的補丁(25 x 25) 。 我不想修補整個圖像。

我想從圖像的非零（非背景）區域中提取N 個補丁。 我怎樣才能做到這一點？ 任何想法或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變量是此代碼中的圖像。

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.imshow(image_process)

Answer 1

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min / max位置對圖像進行切片以獲得所需的區域，然后簡單地應用具有所需窗口大小和數量的extract_patches_2d補丁。

例如，給定您提供的虛擬圖像：

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)

如果您繪制only_desired_area您將獲得以下圖像：

這是主要邏輯，如果您希望更嚴格的界限，您應該正確調整切片。