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画像があります。

画像内のすべてのピクセルに対して3x3ウィンドウ（隣接ピクセル）を取得したいと思います。

私はこのPythonコードを持っています：

for x in range(2,r-1,1):
    for y in range(2,c-1,1):
        mask5=numpy.array([cv.Get2D(copy_img,x-1,y-1),cv.Get2D(copy_img,x-1,y),cv.Get2D(copy_img,x-1,y+1),cv.Get2D(copy_img,x,y-1),cv.Get2D(copy_img,x,y),cv.Get2D(copy_img,x,y+1),cv.Get2D(copy_img,x+1,y-1),cv.Get2D(copy_img,x+1,y),cv.Get2D(copy_img,x+1,y+1)])
        cent=[cv.Get2D(copy_img,x,y)]

mask5は3x3ウィンドウです。セントは中央のピクセルです。

これを行うためのより効率的な方法はありますか？つまり、マップ、イテレーターを使用します-私が使用した2つのネストされたループ以外のものはありますか？

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3 に答える 3

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これは、軸を再形成して交換し、次のようにすべてのカーネル要素で繰り返すことで、より高速に実行できます。

im = np.arange(81).reshape(9,9)
print np.swapaxes(im.reshape(3,3,3,-1),1,2)

これにより、表面全体にテサレートする3*3タイルの配列が得られます。

[[[[ 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 25 26]]]

 [[[27 28 29]   [[30 31 32]   [[33 34 35]
   [36 37 38]    [39 40 41]    [42 43 44]
   [45 46 47]]   [48 49 50]]   [51 52 53]]]

 [[[54 55 56]   [[57 58 59]   [[60 61 62]
   [63 64 65]    [66 67 68]    [69 70 71]
   [72 73 74]]   [75 76 77]]   [78 79 80]]]]

vstack重なり合うタイルを取得するには、これをさらに8回繰り返す必要がありますが、との組み合わせを使用して配列を「ラップ」しcolumn_stackます。右と下のタイル配列が折り返されることに注意してください（エッジの状態をどのように処理しているかによって、希望する場合とそうでない場合があります）。

im =  np.vstack((im[1:],im[0]))
im =  np.column_stack((im[:,1:],im[:,0]))
print np.swapaxes(im.reshape(3,3,3,-1),1,2)

#Output:
[[[[10 11 12]   [[13 14 15]   [[16 17  9]
   [19 20 21]    [22 23 24]    [25 26 18]
   [28 29 30]]   [31 32 33]]   [34 35 27]]]

 [[[37 38 39]   [[40 41 42]   [[43 44 36]
   [46 47 48]    [49 50 51]    [52 53 45]
   [55 56 57]]   [58 59 60]]   [61 62 54]]]

 [[[64 65 66]   [[67 68 69]   [[70 71 63]
   [73 74 75]    [76 77 78]    [79 80 72]
   [ 1  2  3]]   [ 4  5  6]]   [ 7  8  0]]]]

このようにすると、9セットのアレイができあがるので、それらを一緒に圧縮する必要があります。これ、およびこれに対するすべての再形成の一般化（次元が3で割り切れる配列の場合）：

def new(im):
    rows,cols = im.shape
    final = np.zeros((rows, cols, 3, 3))
    for x in (0,1,2):
        for y in (0,1,2):
            im1 = np.vstack((im[x:],im[:x]))
            im1 = np.column_stack((im1[:,y:],im1[:,:y]))
            final[x::3,y::3] = np.swapaxes(im1.reshape(rows/3,3,cols/3,-1),1,2)
    return final

この関数を、300 * 300アレイの場合、約4倍高速なnewを使用して、すべてのスライス（以下）をループすることと比較します。timeit

def old(im):
    rows,cols = im.shape
    s = []
    for x in xrange(1,rows):
        for y in xrange(1,cols):
            s.append(im[x-1:x+2,y-1:y+2])
    return s
于 2012-06-05T22:40:46.373 に答える
1

私は次のことがあなたが求めていることをしていると思います。ループは9つの要素のみです。それをベクトル化する方法があると確信していますが、おそらく努力する価値はありません。

import numpy

im = numpy.random.randint(0,50,(5,7))

# idx_2d contains the indices of each position in the array
idx_2d = numpy.mgrid[0:im.shape[0],0:im.shape[1]]

# We break that into 2 sub arrays
x_idx = idx_2d[1]
y_idx = idx_2d[0]

# The mask is used to ignore the edge values (or indeed any values).
mask = numpy.ones(im.shape, dtype='bool')
mask[0, :] = False
mask[:, 0] = False
mask[im.shape[0] - 1, :] = False
mask[:, im.shape[1] - 1] = False

# We create and fill an array that contains the lookup for every
# possible 3x3 array.
idx_array = numpy.zeros((im[mask].size, 3, 3), dtype='int64')

# Compute the flattened indices for each position in the 3x3 grid
for n in range(0, 3):
    for m in range(0, 3):
        # Compute the flattened indices for each position in the 
        # 3x3 grid
        idx = (x_idx + (n-1)) + (y_idx  + (m-1)) * im.shape[1]

        # mask it, and write it to the big array
        idx_array[:, m, n] = idx[mask]


# sub_images contains every valid 3x3 sub image
sub_images = im.ravel()[idx_array]

# Finally, we can flatten and sort each sub array quickly
sorted_sub_images = numpy.sort(sub_images.reshape((idx[mask].size, 9)))
于 2012-06-05T15:15:44.603 に答える
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次のコードをmatlab関数im2col（...）として試してください

import numpy as np

def im2col(Im, block, style='sliding'):
    """block = (patchsize, patchsize)
        first do sliding
    """
    bx, by = block
    Imx, Imy = Im.shape
    Imcol = []
    for j in range(0, Imy):
        for i in range(0, Imx):
            if (i+bx <= Imx) and (j+by <= Imy):
                Imcol.append(Im[i:i+bx, j:j+by].T.reshape(bx*by))
            else:
                break
    return np.asarray(Imcol).T

if __name__ == '__main__':
    Im = np.reshape(range(6*6), (6,6))
    patchsize = 3
    print Im
    out =  im2col(Im, (patchsize, patchsize))
    print out
    print out.shape
    print len(out)
于 2013-04-04T11:34:38.050 に答える