pytorch高光谱图像取块
时间: 2023-10-18 07:22:33 浏览: 88
在 PyTorch 中,可以使用 `torch.utils.data.Dataset` 和 `torch.utils.data.DataLoader` 来加载和处理高光谱图像数据,并进行取块操作。
假设你的高光谱图像数据集是一个 `.npy` 文件,其中包含了所有的高光谱图像数据。首先,你需要自定义一个 `HyperspectralDataset` 类,继承自 `torch.utils.data.Dataset` 类,用于加载和处理数据集。在这个类中,你可以实现 `__getitem__` 方法来获取每个样本的数据和标签,并将其转换为张量。具体实现可以参考下面的代码:
```python
import torch
from torch.utils.data import Dataset
class HyperspectralDataset(Dataset):
def __init__(self, data_path, label_path, block_size):
self.data = torch.from_numpy(np.load(data_path)).float()
self.labels = torch.from_numpy(np.load(label_path)).long()
self.block_size = block_size
def __getitem__(self, index):
x = self.data[index]
y = self.labels[index]
# randomly sample a block from the hyperspectral image
x_block = self.random_crop(x, self.block_size)
return x_block, y
def __len__(self):
return len(self.data)
def random_crop(self, x, block_size):
_, h, w = x.size()
dh, dw = block_size, block_size
h1 = np.random.randint(0, h - dh + 1)
w1 = np.random.randint(0, w - dw + 1)
return x[:, h1:h1+dh, w1:w1+dw]
```
在上述代码中,`data_path` 和 `label_path` 分别为高光谱图像数据和标签的 `.npy` 文件路径,`block_size` 为取块的大小。在 `__getitem__` 方法中,我们随机采样一个块,并将其返回。
接下来,你可以使用 `torch.utils.data.DataLoader` 类来创建一个数据加载器,用于批量加载数据集。例如:
```python
from torch.utils.data import DataLoader
hyperspectral_dataset = HyperspectralDataset(data_path, label_path, block_size)
hyperspectral_dataloader = DataLoader(dataset=hyperspectral_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
```
其中,`batch_size` 是每个批次的大小,`shuffle=True` 表示每个批次的样本顺序是随机的。
最后,你可以使用 `for` 循环遍历数据加载器,并逐个获取每个批次的数据和标签。例如:
```python
for x_batch, y_batch in hyperspectral_dataloader:
# do something with x_batch and y_batch
```
在上述代码中,`x_batch` 的维度为 `(batch_size, num_channels, block_size, block_size)`,`y_batch` 的维度为 `(batch_size,)`。你可以对 `x_batch` 进行进一步处理,例如将其送入模型进行训练或推断。
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