Wie kann man mehrere Bilder mit Numpy Slices effizient zuschneiden?

Effiziente Verwendung mehrerer Numpy-Slices für zufälliges Bildzuschneiden

Diese Frage sucht nach einer effizienten Möglichkeit, zufälliges Bildzuschneiden aus einem Numpy-Array mit 4 durchzuführen -dimensionale Bilder. Das Ziel besteht darin, aus jedem der vier Bilder 16x16-Fensterausschnitte zu extrahieren, um unterschiedliche Ausschnitte für jedes Bild sicherzustellen.

Eine vorgeschlagene Lösung verwendet eine einfache for-Schleife, um zufällige Offsets für jedes Bild zu generieren und diese Offsets auf Numpy-Slices anzuwenden . Um jedoch eine optimale Effizienz zu erreichen, ohne den Speicheraufwand zu beeinträchtigen, werden alternative Ansätze untersucht.

Nutzung von Strides und Fancy Indexing

Ein Ansatz besteht darin, Numpys stride_tricks.as_strided zu nutzen, um Sliding zu erzeugen Fenster, die als Ansichten des Eingabearrays dienen. Dies vermeidet Speicherduplizierung und sorgt für einen virtuellen freien Betrieb.

Die view_as_windows-Funktion von scikit-image vereinfacht diesen Prozess, indem sie Schiebefenster mit einer angegebenen Fenstergröße und einer Schiebeachse entlang anderer Dimensionen erstellt. Mit dieser Funktion können wir die gewünschten 16x16-Fensterausschnitte effizient extrahieren und dabei zufällige Offsets für jedes Bild sicherstellen.

Implementierung

Der bereitgestellte Python-Code demonstriert die Anwendung von view_as_windows auf Erzielen Sie einen zufälligen Bildzuschnitt bei gleichzeitiger Beibehaltung eines effizienten Speicherbedarfs:

<code class="python">from skimage.util.shape import view_as_windows

# Obtain sliding windows
w = view_as_windows(X, (1,16,16,1))[...,0,:,:,0]

# Retrieve specific windows using random offsets
out = w[np.arange(X.shape[0]), x, y]

# Rearrange to match the output format of the loop-based approach
out = out.transpose(0,2,3,1)</code>

Dieser Ansatz bietet eine effizientere Lösung für den zufälligen Bildzuschnitt im Vergleich zur schleifenbasierten Methode und geht gleichzeitig effektiv auf die Bedenken hinsichtlich des Speicheraufwands ein.

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