def make_grid(shape, window=256, min_overlap=32): """ Return Array of size (N,4), where N - number of tiles, 2nd axis represente slices: x1,x2,y1,y2 """ x, y = shape nx = x // (window - min_overlap) + 1 x1 = np.linspace(0, x, num=nx, endpoint=False, dtype=np.int64) x1[-1] = x - window x2 = (x1 + window).clip(0, x) ny = y // (window - min_overlap) + 1 y1 = np.linspace(0, y, num=ny, endpoint=False, dtype=np.int64) y1[-1] = y - window y2 = (y1 + window).clip(0, y) slices = np.zeros((nx,ny, 4), dtype=np.int64) for i in range(nx): for j in range(ny): slices[i,j] = x1[i], x2[i], y1[j], y2[j] return slices.reshape(nx*ny,4)此段代码所运用的想法

这段代码实现了一个将二维数组划分成多个大小相同的矩形块的想法。具体来说：

1. 首先，代码根据输入的 `shape` 参数，获取到数组的行数和列数。
2. 然后，根据输入的 `window` 和 `min_overlap` 参数，计算出水平方向和垂直方向上的矩形块数量 `nx` 和 `ny`，以及每个矩形块的起始和结束位置。
3. 接下来，代码使用 `np.zeros` 函数创建一个形状为 `(nx, ny, 4)` 的零数组 `slices`，其中第三个维度表示每个矩形块的左上角和右下角坐标。
4. 最后，代码使用两个嵌套的循环，将每个矩形块的位置信息填充到 `slices` 数组中，并使用 `reshape` 方法将 `slices` 数组从形状为 `(nx, ny, 4)` 转换为形状为 `(nx * ny, 4)` 的一维数组，并返回该数组。

总体来说，这个想法是将一个较大的二维数组划分成多个小的矩形块，以便于对每个矩形块进行进一步处理。该想法在图像处理等领域中被广泛应用，例如将一张大图片切分成多个小图片进行分析或处理。