理解extract_patches_2d

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本文介绍了sklearn库中的extract_patches_2d函数，该函数用于从图像中按指定尺寸随机抽取patch。参数包括patch_size（提取的patch大小）、max_patches（可选，提取patch的比例）和random_state（随机数种子）。通过调用此函数并指定适当参数，可以获取裁剪后的图像数据。

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这是sklearn中的一种图像特征提取方法，该方法的导入（import）如下：

from sklearn.feature_extraction.image import extract_patches_2d

extract_patches_2d(image, patch_size, max_patches=None, random_state=None)

该方法作用是按照给定尺寸要求，随机提取原始图像patch大小尺寸图片，然后将其返回。patch_size就是要提取的尺寸。max_patches是0和1之间的数，表示提取pathes的比例，如果是1就是表示提取整个patch。

在这里插入图片描述
因为第一个维度是n_patches的信息，通常情况下我们要想获得实际裁剪过后的图像应该写成

return extract_patches_2d(image, patch_size, max_patches=
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