相关疑难解决方法(0)

我在2D阵列上的恒定大小的移动窗口上应用操作.是否有一个有效的类似矢量化的操作,我可以实现这样做而无需在Python中循环？我目前的结构看起来像这样

 for i in range(1,xmax-1):
     for j in range(1,ymax-1):
        out[i][j] = f(in[i][j],in[i+1][j],in[i-1][j],in[i][j+1],in[i][j-1],...)

这些评论可以吃留在这个问题暗指矢量化这种操作这种可能性,但没有进一步的细节矢量索引/切片在numpy的/ SciPy的？

MATLAB的im2col并col2im用图片的时候是在MATLAB量化非常重要的功能.
但他们需要MATLAB的图像处理工具箱.

我的问题是,是否有一种有效的(Vectorzied)方法来实现使用MATLAB的函数(没有工具箱)？
我需要sliding和distinct模式.

我不需要任何填充.

谢谢.

是否有任何便利工具在Numpy阵列上进行块运算？

我正在考虑像Ising自旋重整化这样的操作,其中将矩阵划分为块并返回矩阵,其中每个块由其和,平均或其他函数替换.

通过一个滑动窗口示例为numpy.试图了解,None的start_idx = np.arange(B[0])[:,None]

foo = np.arange(10)
print foo
print foo[:]
print foo[:,]
print foo[:,None]

的效果None似乎是转置阵.

[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[[0]
 [1]
 [2]
 [3]
 [4]
 [5]
 [6]
 [7]
 [8]
 [9]]

但我不完全确定.我无法找到解释第二个参数(None)的内容的文档.这也是google的一个难点.该numpy的阵列文档让我觉得它是与先进的索引,但我不能肯定不够.

有没有办法将2D阵列分区并重塑为3D阵列.如下例所示:

基本上,我左边有一个4x4矩阵,我想要一个2x2x4矩阵,所以我可以在第3轴上应用numpy.mean.实际上我拥有的矩阵非常庞大,所以这就是为什么循环使用块不是一种选择.

任何帮助是极大的赞赏.

我有一张图片.

我想为图像中的每个像素获得3x3窗口(相邻像素).

我有这个Python代码:

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是3x3窗口.cent是中心像素.

有没有更有效的方法来做到这一点 - 即使用map,iterators - 除了我使用的两个嵌套循环之外的任何东西？

我有一个大NumPy.array field_array而小的数组match_array,都由int值组成.使用以下示例,如何检查match_array形状的任何段是否field_array包含与其中的值完全对应的值match_array？

import numpy
raw_field = ( 24,  25,  26,  27,  28,  29,  30,  31,  23, \
              33,  34,  35,  36,  37,  38,  39,  40,  32, \
             -39, -38, -37, -36, -35, -34, -33, -32, -40, \
             -30, -29, -28, -27, -26, -25, -24, -23, -31, \
             -21, -20, -19, -18, -17, -16, -15, -14, -22, \
             -12, -11, -10,  -9,  -8,  -7,  -6,  -5, -13, \
              -3,  -2,  -1, …

我试图定义一个函数,它将返回输入单元格的3x3邻域.现在我有:

def queen_neighbourhood(in_forest, in_row, in_col):

    neighbourhood = in_forest[in_row-1:in_row+1, in_col-1:in_col+1]

    return neighbourhood

(in_forest是输入数组).

当我运行它时,它似乎只返回2x2矩阵,而不是3x3.为什么是这样？在我看来,我正在输入行和列引用,然后切出一个在输入行后面开始一行的正方形,并在它之前结束一行,然后对于列进行相同的处理.

例如,给定一个输入数组:

[ 01, 02, 03, 04, 05
  06, 07, 08, 09, 10
  11, 12, 13, 14, 15
  16, 17, 18, 19, 20
  21, 22, 23, 24, 25 ]

然后使用第2行第3列,我想返回一个矩阵:

[ 02, 03, 04
  07, 08, 09
  12, 13, 14 ]

我正在尝试仅使用 NumPy 来实现图像卷积代码，类似于cv2.filter2D(...)的做法。

import numpy as np
import time

# kernal
H = np.array([[0,1,0],[1,-4,1],[0,1,0]])

# image
SEED = 23
img = np.random.RandomState(SEED).randint(10, size=(4, 4))

# shapes
Hi, Wi = img.shape
Hk, Wk = H.shape
hk = Hk//2
wk = Wk//2

# padding
new_img = np.pad(img, (hk, wk), 'constant', constant_values=0)
pHi, pWi = new_img.shape

print('img: ')
print(new_img)

print('kernal: ')
print(H)
print('\n')

# image convolution
##################################################
# Method 1
st = time.time()

out = np.zeros((Hi, Wi))
for i in range(hk, …