Découper un tableau d'images numpy en blocs

Question

Je fais du traitement d'image pour la détection d'objets en utilisant python. J'ai besoin de diviser mon image en tous les blocs possibles. Par exemple, cette image est un jouet :

x = np.arange(25)
x = x.reshape((5, 5))

[[ 0  1  2  3  4]
 [ 5  6  7  8  9]
 [10 11 12 13 14]
 [15 16 17 18 19]
 [20 21 22 23 24]]

Je veux récupérer tous les blocs possibles d'une taille donnée, par exemple les blocs 2x2 sont :

[[0 1]
 [5 6]]
[[1 2]
 [6 7]]

et ainsi de suite. Comment faire ?

Answer 1

L'image scikit extraire_patches_2d le fait

>>> from sklearn.feature_extraction import image
>>> one_image = np.arange(16).reshape((4, 4))
>>> one_image
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15]])
>>> patches = image.extract_patches_2d(one_image, (2, 2))
>>> print(patches.shape)
(9, 2, 2)
>>> patches[0]
array([[0, 1],
       [4, 5]])
>>> patches[1]
array([[1, 2],
       [5, 6]])
>>> patches[8]
array([[10, 11],
       [14, 15]])

Answer 2

Vous pouvez utiliser quelque chose comme ceci :

def rolling_window(arr, window):
    """Very basic multi dimensional rolling window. window should be the shape of
    of the desired subarrays. Window is either a scalar or a tuple of same size
    as `arr.shape`.
    """
    shape = np.array(arr.shape*2)
    strides = np.array(arr.strides*2)
    window = np.asarray(window)
    shape[arr.ndim:] = window # new dimensions size
    shape[:arr.ndim] -= window - 1
    if np.any(shape < 1):
        raise ValueError('window size is too large')
    return np.lib.stride_tricks.as_strided(arr, shape=shape, strides=strides)

# Now:
slices = rolling_window(arr, 2)
# Slices will be 4-d not 3-d as you wanted. You can reshape
# but it may need to copy (not if you have done no slicing, etc. with the array):
slices = slices.reshape(-1,slices.shape[2:])

Answer 3

Code simple avec une double boucle et une tranche :

>>> a = np.arange(12).reshape(3,4)
>>> print(a)
[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]]
>>> r = 2
>>> n_rows, n_cols = a.shape
>>> for row in range(n_rows - r + 1):
...     for col in range(n_cols - r + 1):
...         print(a[row:row + r, col:col + r])
...
[[0 1]
 [4 5]]
[[1 2]
 [5 6]]
[[2 3]
 [6 7]]
[[4 5]
 [8 9]]
[[ 5  6]
 [ 9 10]]
[[ 6  7]
 [10 11]]