p ython numpy reshape

时间: 2023-04-29 07:00:34 浏览: 112

在python2.7中用numpy.reshape 对图像进行切割的方法

### 使用numpy.reshape在Python 2.7中对图像进行切割的方法 #### 背景介绍在计算机视觉领域，图像处理是一项重要的技术。对于大型图像数据集，有时我们需要将其分割成多个较小的部分来处理，这有助于提高计算效率并降低内存消耗。在Python中，`numpy`库提供了一个强大的工具`numpy.reshape`，它可以帮助我们实现图像的切割功能。 #### 知识点详解 **1. numpy.reshape的基本用法** `numpy.reshape`函数用于改变数组的形状，而不改变其数据。其基本语法为： ```python numpy.reshape(a, newshape, order='C') ``` 其中： - `a`是需要重塑的数组。 - `newshape`是新的形状，可以是一个整数或整数元组，表示新数组的尺寸。 - `order`可选参数，默认为'C'，表示按行优先顺序重塑数组；如果设置为'F'，则按列优先顺序重塑数组。 **2. 图像切割的需求分析** 本文讨论的场景是将一张大图像按照定义的`patchsize`切割成多个小块，并将这些小块按照Z轴顺序叠放在一起。假设原始图像的尺寸为(h, w)，每个小块的尺寸为(ph, pw)，并且假设可以整除，则最终的图像尺寸将会是(ph, pw, h * w / ph / pw)。 **3. 示例代码解析** 导入必要的库： ```python import cv2 import numpy as np ``` 读取一张灰度图像，并定义切割参数： ```python im = cv2.imread('animal007.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) h = 300 w = 300 patchsize = 100 d = h * w / patchsize / patchsize ``` 接下来，裁剪图像使其尺寸变为(h, w)： ```python im = np.array(im[:h, :w]) ``` 尝试不同的方法来使用`numpy.reshape`对图像进行切割： ```python im_wrong1 = im.reshape((patchsize, patchsize, -1)) im_wrong7 = im.reshape((patchsize, patchsize, -1), order='F') ... im2 = im.reshape((patchsize, w, -1), order='F').reshape((patchsize, patchsize, -1)) ``` 上面的代码展示了多种尝试，包括不同维度顺序下的reshape操作。最终发现，只有通过指定`order='F'`并在适当的维度上使用reshape，才能正确地按照要求切割图像。 **4. 结果验证** 为了验证结果，我们可以将切割后的图像中的某一个小块保存下来进行查看： ```python im2_0 = im2[:, :, no] # no 是小块的索引 cv2.imwrite('im2_0.jpg', im2_0) ``` 同时，也可以将错误尝试的结果保存下来进行比较： ```python imw = im_wrong1[:, :, no] cv2.imwrite('imw1_0.jpg', imw) ... ``` #### 总结通过上述示例，我们了解到如何使用`numpy.reshape`函数在Python 2.7中对图像进行有效的切割。需要注意的是，选择合适的`order`参数非常重要，特别是在需要保持特定顺序的情况下。此外，通过比较正确的切割方法与错误尝试的结果，我们可以更好地理解`numpy.reshape`的工作原理以及如何利用它来解决实际问题。此篇文章为读者提供了丰富的实例和详细的解释，希望能够帮助读者更好地理解和应用`numpy.reshape`函数在图像处理中的应用。

Python中的NumPy库中的reshape函数可以用来改变数组的形状，即改变数组的维度。通过reshape函数，可以将一个n维数组变成一个新的m维数组，其中m和n可以不同。reshape函数的语法为：numpy.reshape(a, newshape, order='C')，其中a表示要改变形状的数组，newshape表示新的形状，order表示排列顺序。

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