已经被提取出来的批量子块图像如何进行像素映射

对于已经被提取出来的批量子块图像进行像素映射的方法如下：

1. 对于每个子块图像，计算其在原始图像中的位置和大小
2. 将每个子块图像的像素值映射到原始图像上，使用双线性插值或双立方插值方法
3. 将映射后的像素值复制到原始图像对应位置上

以下是一个Python代码示例，用于将已经被提取出来的批量子块图像进行像素映射：

import numpy as np
from skimage import io, transform

# 读取原始图像和子块图像
image = io.imread('image.jpg')
subimages = np.load('subimages.npy')

# 计算子块图像在原始图像中的位置和大小
subimage_pos = np.array([[100, 100], [150, 150], [200, 200]])  # 假设三个子块图像在原始图像中的位置为(100, 100)，(150, 150)，(200, 200)
subimage_size = np.array([(50, 50), (60, 60), (70, 70)])  # 假设三个子块图像大小分别为(50, 50)，(60, 60)，(70, 70)

# 计算子块图像在原始图像中的坐标范围
subimage_range = np.hstack([subimage_pos, subimage_pos + subimage_size])

# 计算映射后的坐标范围
image_range = np.array([[0, 0], image.shape[:2]])
map_range = transform.PiecewiseAffineTransform()
map_range.estimate(subimage_range, image_range)

# 映射子块图像的像素值到原始图像上
image_reconstructed = np.zeros_like(image)
for i in range(subimages.shape[0]):
    subimage = subimages[i]
    subimage_pos_i = subimage_pos[i]
    subimage_size_i = subimage_size[i]
    subimage_range_i = np.array([subimage_pos_i, subimage_pos_i + subimage_size_i])
    map_range_i = transform.PiecewiseAffineTransform()
    map_range_i.estimate(subimage_range_i, image_range)
    subimage_reconstructed = transform.warp(subimage, map_range_i.inverse, output_shape=image.shape)
    image_reconstructed += subimage_reconstructed

# 显示原始图像和子块图像重建后的图像
io.imshow(image)
io.show()

io.imshow(image_reconstructed)
io.show()

在这个代码中，我们使用`transform.PiecewiseAffineTransform()`计算了每个子块图像在原始图像中的坐标范围和映射后的坐标范围。然后，使用`transform.warp()`函数将每个子块图像的像素值映射到原始图像上，使用的是双线性插值方法。最后，将所有子块图像的映射结果相加，得到最终的重建结果。最后，使用`skimage.io.imshow`函数可以显示原始图像和子块图像重建后的图像。