python2.7中用numpy.reshape 对图像进行切割

最新推荐文章于 2025-06-06 16:33:16 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u014722627/article/details/55259617
本文介绍了如何在Python2.7中利用numpy.reshape函数将图像按照预设的patchsize切割成小块，并按特定顺序排列。通过举例说明了reshape操作，特别是在order参数设置为'C'和'F'时对结果的影响。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

遇到这么个需求：把图片按照定义的patchsize切块，然后按照z轴顺序叠放小块，如下图(仅考虑灰度图像)


图片im，设size为（h，w），patchsize为（ph，pw），则处理后大小（为简化描述，假设可以整除）为（ph，pw，w*h/ph/pw）。

为简化描述，后面用h=300，w=300，ph=100，pw=100 为例，即处理后d=9。

numpy.reshape 的文档:点击打开链接

特别注意第三个参数 order，其

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python进行图片的定位切割_python3 实现对图片进行局部切割的方法
weixin_39929961的博客
12-18 3495
python3 实现对图片进行局部切割的方法先拿个图片举例子，比如说截取途中方框内的图片：# 导入相关的库from PIL import Image# 打开一张图img = Image.open('test.jpg')# 图片尺寸img_size = img.sizeh = img_size[1] # 图片高度w = img_size[0] # 图片宽度x = 0.25 * wy = 0.16 *...
python图像分割重组_使用numpy快速分割和重组图像到重叠的补丁中
weixin_27256197的博客
02-10 2495
UPD：我做了一个可复制的小例子(见文章末尾)。在我想把重叠的图像分割成另一个模块，然后把它们分割成另一个模块。在我试图使用numpyviews(as_strided)函数来创建源数组的只读视图，但它似乎不会在图像的边界上生成补丁，如果它不能被分片精确覆盖的话。这可以通过填充图像到正确的大小来解决，但是使用填充的代码运行的时间与简单的平铺循环(0.015s-&gt；0.5s)相当。在为了收...
在python2.7中用numpy.reshape 对图像进行切割的方法
09-19
今天小编就为大家分享一篇在python2.7中用numpy.reshape 对图像进行切割的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
numpy.reshape完成图像切割
m0_37833297的博客
01-23 892
把图片按照定义的patchsize切块，然后按照z轴顺序叠放小块，如下图(仅考虑灰度图像) import cv2 import numpy as np im=cv2.imread('0.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) im = cv2.resize(im,(300,300),cv2.INTER_CUBIC) h,w= im.shape patchsize_h=75 d_h=int(h/patchsize_h) patchsize_w=75 d_w=int(w/patchsize_
Numpy 之 reshape 教程
最新发布
ljl_xyf的专栏
06-06 336
reshape是 Numpy 数组对象（ndarray）的一个方法，用于改变数组的形状（维度），但不改变其数据内容。常用于数据预处理、矩阵运算等场景。newshape：新形状，可以是整数或元组（如(2, 3)order：可选，'C' 表示按行优先（默认），'F' 表示按列优先。reshape是数据预处理和矩阵运算中非常常用的工具合理使用-1可以大大简化代码注意元素总数必须一致。
numpy reshape举例
Teng的博客
09-05 320
import cv2 import numpy as np image = np.array([[[1,2,3], [4,5,6]], [[1,1,1], [1,1,1]]]) a=image.reshape((-1, 6)) b=image.reshape(-1, 6) c=image.reshape((3, 4)) d=image.reshape(3, 4) print('a:',a...
python的reshape方法_在python2.7中用numpy.reshape 对图像进行切割的方法
weixin_39956350的博客
12-08 575
遇到这么个需求：把图片按照定义的patchsize切块，然后按照z轴顺序叠放小块，如下图(仅考虑灰度图像)图片im，设size为(h，w)，patchsize为(ph，pw)，则处理后大小(为简化描述，假设可以整除)为(ph，pw，w*h/ph/pw)。为简化描述，后面用h=300，w=300，ph=100，pw=100 为例，即处理后d=9。numpy.reshape 的文档：点击打开链接特别注...
numpy中reshape的用法
liguandong
11-17 2900
我们知道在数据输入的时候经常需要对数据的格式进行reshape，下面简单讲一下reshape的用法 上面简单生成一组1到100的数字，共40个，刚在一个列表里面，现在把他变成5行8列的，刚好是40，使用reshape即可。
在python中用numpy实现
10-12
在Python中，NumPy是一个强大的数值计算库，它提供了一个强大的N维数组对象`ndarray`，以及许多用于操作这些数组的函数。以下是使用NumPy实现一些基本操作的例子： 1. **创建数组**: ```python import numpy as np ...
采用scripy.misc.imreshape()来修改尺寸
xuan_zizizi的博客
12-16 998
down_sample
Python 图像滤波 代码实现 （sobel、average、gaussian、laplace）
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10-26 6297
图像在频域里面，频率低的地方说明它是比较平滑的，因为平滑的地方灰度值变化比较小，而频率高的地方通常是边缘或者噪声，因为这些地方往往是灰度值突变的。 所谓高通滤波就是保留频率比较高的部分，即突出边缘； 低通滤波就是保留频率比较低的地方，即平滑图像，弱化边缘，消除噪声。
numpy对图片简单处理
挚友的博客
08-09 1464
新手，学习并记录一下numpy处理图片的一些方法。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考先到这里，绕晕了快。
【Python】numpy中array的reshape方法
在热爱技术的路上一直前行。
05-04 1万+
作用：重塑矩阵，第一个参数为行数，第二参数为列数 1、给定一个三行四列的矩阵，如下： import numpy as np Array = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]]) 结果： 2、将其转换成四行三列的矩阵，如下： arr = Array.reshape(4,3) 结果： 3、明确更改行或列,模糊其中一项，比较常见的就是：reshape（-1,1）和reshape（1，-1），即转换为一列和一行。 ..
图片分割和图片合成（大图切割成小图，python代码）
留缘的博客
10-20 2万+
目录 分割 拼接 由于后面要进行图片的分割，所以就先做了一些准备。 要分割的图片如下： 分割 思路也比较简单，代码注释比较详细，看代码就行。 from cv2 import cv2 import numpy as np pic_path = 'd:/Python/cut_pic/picture/3_result.jpg' # 分割的图片的位置 pic_target = 'D:/Python/cut_pic/result/' # 分割后的图片保存的文件夹 #要分割后的尺寸 cut_wid
基于Numpy数组的图像分割 基于PIL对图像进行拼接
weixin_63866037的博客
10-17 1462
现在有一个多张图片构成的大图，要对图片进行分割和拼接。将下述图像分割成15个大小不同的子图像，并从中选择四个子图像，拼接成一个新得图像！
opencv 的resize 和numpy 的reshape 中 ，高和宽位置的区别
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07-18 1万+
今天在处理图片的时候，遇到了两行代码，就是先resize图片，在加一个维度。执行发现出了问题，代码如下： img = cv2.resize(img, (image_height，image_width ),interpolation=cv2.INTER_CUBIC) img = np.reshape(img, [image_height, image_width, image_channel])...
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numpy.reshape（重塑）给数组一个新的形状而不改变其数据numpy.reshape(a, newshape, order=’C’)参数：a：array_like 要重新形成的数组。 newshape：int或tuple的整数 新的形状应该与原始形状兼容。如果是整数，则结果将是该长度的1-D数组。一个形状维度可以是-1。在这种情况下，从数组的长度和其余维度推断该值。 orde
Numpy reshape用法
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reshpae，是数组对象中的方法，用于改变数组的形状。 二维数组 #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import numpy as np a=np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) print a d=a.reshape((2,4)) print d 三维数组 #!/usr/bin/env python #
reshape(-1,1)什么意思 numpy.reshape
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11-01 1万+
numpy.reshape(a, newshape, order='C')[source]，参数`newshape`是啥意思？ 官方文档：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.reshape.htmlnewshape : int or tuple of intsThe new shap...
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