Python实现随机从图像中获取多个patch

下面我将详细讲解实现“Python实现随机从图像中获取多个patch”的攻略。

步骤1：导入必要的库

使用Python时，首先要导入相关的库。在这个过程中，我们所需要用到的库有numpy、cv2和PIL。

import numpy as np
import cv2
from PIL import Image

步骤2：读取图像

使用OpenCV库读取图像，并将其转换为numpy数组格式，方便进行后续操作。这里，我们需要读取的图像名称是"image.jpg"，可以根据自己的需求进行替换。

img_path = "image.jpg"
img = cv2.imread(img_path)
img = np.array(img)

步骤3：设置patch参数

在读取图像后，我们需要设置patch的参数，如patch的大小、数量等。这里，我们将patch_size设置为400x400，stride为200x200。同时，为了获取更多的patch，我们可以通过增加边框的方式扩大图像的尺寸。

patch_size = (400, 400) # patch的大小
stride = (200,200) # patch的步长
border = (img.shape[0] % patch_size[0], img.shape[1] % patch_size[1]) # 边框大小
if border[0] != 0 or border[1] != 0:
    img = cv2.copyMakeBorder(img, 0, patch_size[0]-border[0], 0, patch_size[1]-border[1], cv2.BORDER_CONSTANT, 0)

步骤4：生成patch

根据上面的设置，我们可以生成多个patch。可以通过for循环对整张图像进行遍历，然后取出每个小区域。这里，我们设置了一个计数器count，来计算生成的patch数量。

count = 0
for i in range(0, img.shape[0]-patch_size[0]+1, stride[0]):
    for j in range(0, img.shape[1]-patch_size[1]+1, stride[1]):
        patch = img[i:i+patch_size[0], j:j+patch_size[1], :].copy()
        count += 1

步骤5：保存patch

在生成patch之后，我们可以将其保存为图片格式，以便后续使用。这里使用PIL库中的Image.fromarray方法转换成需要的图像格式，并将其保存为png格式的图片。

Image.fromarray(patch).save(f"patch_{count}.png")

至此，我们已经完成了实现“Python实现随机从图像中获取多个patch”的攻略。下面，我通过两个示例来进一步说明。

示例1：单张图像生成10个400x400大小的patch

import numpy as np
import cv2
from PIL import Image

img_path = "image.jpg"
img = cv2.imread(img_path)
img = np.array(img)

patch_size = (400, 400) # patch的大小
stride = (200,200) # patch的步长
border = (img.shape[0] % patch_size[0], img.shape[1] % patch_size[1]) # 边框大小
if border[0] != 0 or border[1] != 0:
    img = cv2.copyMakeBorder(img, 0, patch_size[0]-border[0], 0, patch_size[1]-border[1], cv2.BORDER_CONSTANT, 0)

count = 0
for i in range(0, img.shape[0]-patch_size[0]+1, stride[0]):
    for j in range(0, img.shape[1]-patch_size[1]+1, stride[1]):
        patch = img[i:i+patch_size[0], j:j+patch_size[1], :].copy()
        count += 1
        Image.fromarray(patch).save(f"patch_{count}.png")
        if count >= 10:
            break
    if count >= 10:
        break

示例2：生成多个大小不同的patch，并随机旋转

import numpy as np
import cv2
import random
from PIL import Image

img_path = "image.jpg"
img = cv2.imread(img_path)
img = np.array(img)

patch_sizes = [(300, 300), (400, 400), (500, 500)]
strides = [(150, 150), (200, 200), (250, 250)]
borders = [(img.shape[0] % p[0], img.shape[1] % p[1]) for p in patch_sizes]
if borders[0][0] != 0 or borders[0][1] != 0:
    img = cv2.copyMakeBorder(img, 0, patch_sizes[0][0]-borders[0][0], 0, patch_sizes[0][1]-borders[0][1], cv2.BORDER_CONSTANT, 0)

count = 0
for i in range(0, img.shape[0]-patch_sizes[0][0]+1, strides[0][0]):
    for j in range(0, img.shape[1]-patch_sizes[0][1]+1, strides[0][1]):
        for patch_size, stride, border in zip(patch_sizes, strides, borders):
            patch = img[i:i+patch_size[0], j:j+patch_size[1], :].copy()
            if random.random() > 0.5:
                patch = cv2.flip(patch, 1)
            if random.random() > 0.5:
                patch = cv2.flip(patch, 0)
            angle = random.randint(0, 360)
            (h, w) = patch.shape[:2]
            center = (w / 2, h / 2)
            M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, 1.0)
            patch = cv2.warpAffine(patch, M, (w, h))
            count += 1
            Image.fromarray(patch).save(f"patch_{count}.png")
            if count >= 10:
                break
        if count >= 10:
            break
    if count >= 10:
        break

以上就是详细的“Python实现随机从图像中获取多个patch”的攻略和示例分析。