Matlab 转换面片图像

我有一个代码，可以从给定的图像中心坐标中找到单个面片。我想转换它，这样它就能找到大小为32X32、步幅为16的多个补丁。补丁应该来自图像，而不是来自边框或背景

centerCoord = [70,125];
patchSize = 32;
patchSourceImage = im(centerCoord(1)-ceil(patchSize/2):centerCoord(1)+ceil(patchSize/2)-1,centerCoord(2)-ceil(patchSize/2):centerCoord(2)+ceil(patchSize/2)-1);

---

您的代码行很大，即使它可以工作，我建议您简化代码，这样您就可以检查补丁的某些区域（我们称之为感兴趣区域ROI）是否在图像之外

例如：

im = rand(150, 150);    % 150x150 random "image"
[nrows, ncols] = size(im);

% center coordinates of 4 Patches
centerCoord = [50,50; 100,50; 50,100; 100,100];
patchSize = 32;

% results will be stored in matrix Patches
Patches = zeros(patchSize, patchSize, size(centerCoord,1));

for i=1:size(centerCoord,1)
    top_left = ceil(centerCoord(i,:) - [patchSize/2, patchSize/2]);
    bottom_right = top_left + [patchSize-1, patchSize-1];

    if any(top_left <= 0) || any((bottom_right - [nrows, ncols]) > 0)
        %some regions of the patch fall outside the image. Handle this case here.
    else
        Patches(:,:,i) = im(top_left(1):bottom_right(1), top_left(2):bottom_right(2));
    end
end

im=rand（150150）；%150x150随机“图像”
[nrows，ncols]=尺寸（im）；
%4个面片的中心坐标
centerCoord=[50,50；100,50；50100；100100]；
斑块大小=32；
%结果将存储在矩阵补丁中
补丁=零（补丁大小，补丁大小，大小（centerCoord，1））；
对于i=1：大小（中心坐标，1）
左上=ceil（centerCoord（i，：）-[patchSize/2，patchSize/2]）；
右下=左上+[patchSize-1，patchSize-1]；
如果有（左上角0）
%面片的某些区域位于图像之外。在这里处理这个案子。
其他的
面片（：，：，i）=im（左上（1）：右下（1），左上（2）：右下（2））；
结束
结束

---

这里的补丁是一个32x32x4矩阵，包含您的4个补丁。

您的代码行很大，即使它可以工作，我建议您简化代码，这样您就可以检查补丁的某些区域（我们称之为感兴趣区域ROI）是否位于图像之外

im = imread('image98.jpeg');   
 % 150x150 random "image"
 [nrows, ncols] = size(im);

 % center coordinates of 4 Patches
 centerCoord = [75 125];
 patchSize = 32;

 % results will be stored in matrix Patches

 for r=1:16:nrows
     for c =1:16:ncols
     top_left = ceil(centerCoord(1) - [patchSize/2, patchSize/2]);
     bottom_right = top_left + [patchSize-1, patchSize-1];

     if any(top_left <= 0) || any((bottom_right - [nrows, ncols]) > 0)
         fprint('Outside');
     else
        patch = im(centerCoord(1)-ceil(patchSize/2):centerCoord(1)+ceil(patchSize/2)-1,centerCoord(2)- ceil(patchSize/2):centerCoord(2)+ceil(patchSize/2)-1);
         imshow(patch)
         centerCoord(2) =centerCoord(2)+16;
     end
      centerCoord(1) =centerCoord(1)+16
     end
 end

例如：

im = rand(150, 150);    % 150x150 random "image"
[nrows, ncols] = size(im);

% center coordinates of 4 Patches
centerCoord = [50,50; 100,50; 50,100; 100,100];
patchSize = 32;

% results will be stored in matrix Patches
Patches = zeros(patchSize, patchSize, size(centerCoord,1));

for i=1:size(centerCoord,1)
    top_left = ceil(centerCoord(i,:) - [patchSize/2, patchSize/2]);
    bottom_right = top_left + [patchSize-1, patchSize-1];

    if any(top_left <= 0) || any((bottom_right - [nrows, ncols]) > 0)
        %some regions of the patch fall outside the image. Handle this case here.
    else
        Patches(:,:,i) = im(top_left(1):bottom_right(1), top_left(2):bottom_right(2));
    end
end

im=rand（150150）；%150x150随机“图像”
[nrows，ncols]=尺寸（im）；
%4个面片的中心坐标
centerCoord=[50,50；100,50；50100；100100]；
斑块大小=32；
%结果将存储在矩阵补丁中
补丁=零（补丁大小，补丁大小，大小（centerCoord，1））；
对于i=1：大小（中心坐标，1）
左上=ceil（centerCoord（i，：）-[patchSize/2，patchSize/2]）；
右下=左上+[patchSize-1，patchSize-1]；
如果有（左上角0）
%面片的某些区域位于图像之外。在这里处理这个案子。
其他的
面片（：，：，i）=im（左上（1）：右下（1），左上（2）：右下（2））；
结束
结束

这里的补丁是一个32x32x4矩阵，包含4个补丁。

im=imread（'image98.jpeg'）；
im = imread('image98.jpeg');   
 % 150x150 random "image"
 [nrows, ncols] = size(im);

 % center coordinates of 4 Patches
 centerCoord = [75 125];
 patchSize = 32;

 % results will be stored in matrix Patches

 for r=1:16:nrows
     for c =1:16:ncols
     top_left = ceil(centerCoord(1) - [patchSize/2, patchSize/2]);
     bottom_right = top_left + [patchSize-1, patchSize-1];

     if any(top_left <= 0) || any((bottom_right - [nrows, ncols]) > 0)
         fprint('Outside');
     else
        patch = im(centerCoord(1)-ceil(patchSize/2):centerCoord(1)+ceil(patchSize/2)-1,centerCoord(2)- ceil(patchSize/2):centerCoord(2)+ceil(patchSize/2)-1);
         imshow(patch)
         centerCoord(2) =centerCoord(2)+16;
     end
      centerCoord(1) =centerCoord(1)+16
     end
 end

%150x150随机“图像”
[nrows，ncols]=尺寸（im）；
%4个面片的中心坐标
centerCoord=[75 125]；
斑块大小=32；
%结果将存储在矩阵补丁中
对于r=1:16:nrows
对于c=1:16:ncols
左上=天花板（中心坐标（1）-[patchSize/2，patchSize/2]）；
右下=左上+[patchSize-1，patchSize-1]；
如果有（左上角0）
fprint（“外部”）；
其他的
补丁=im（centerCoord（1）-ceil（补丁大小/2）：centerCoord（1）+ceil（补丁大小/2）-1，centerCoord（2）-ceil（补丁大小/2）：centerCoord（2）+ceil（补丁大小/2）-1；
imshow（补丁）
中心合作社（2）=中心合作社（2）+16；
结束
中心合作社（1）=中心合作社（1）+16
结束
结束

im=imread（'image98.jpeg'）；
%150x150随机“图像”
[nrows，ncols]=尺寸（im）；
%4个面片的中心坐标
centerCoord=[75 125]；
斑块大小=32；
%结果将存储在矩阵补丁中
对于r=1:16:nrows
对于c=1:16:ncols
左上=天花板（中心坐标（1）-[patchSize/2，patchSize/2]）；
右下=左上+[patchSize-1，patchSize-1]；
如果有（左上角0）
fprint（“外部”）；
其他的
补丁=im（centerCoord（1）-ceil（补丁大小/2）：centerCoord（1）+ceil（补丁大小/2）-1，centerCoord（2）-ceil（补丁大小/2）：centerCoord（2）+ceil（补丁大小/2）-1；
imshow（补丁）
中心合作社（2）=中心合作社（2）+16；
结束
中心合作社（1）=中心合作社（1）+16
结束
结束

将您的

centerCoord

转换为存储每个补丁中心的矩阵。然后将代码应用于每个修补程序并将其存储（因为每个修补程序的大小相同，所以可以将修补程序存储在（32 x 32 x Npatches）矩阵中）将

centerCoord

转换为存储每个修补程序中心的矩阵。然后将代码应用到每个修补程序并存储（因为每个修补程序的大小相同，所以可以将修补程序存储在（32 x 32 x Npatches）矩阵中）我正在尝试类似的方法，但它只运行迭代，然后显示索引错误超过矩阵维度。你能把代码和循环放在一起吗？谢谢，但对我来说，补丁的数量从一开始就没有定义。我只知道我的图像的中心，比如[75 125]，然后动态地遍历所有图像，通过更新中心创建整个图像的32*32的补丁。我可以移动的步幅是16。然后只需为

x=1:16:ncols

做一个循环，为

y=1:16:nrows

做另一个循环，然后使用[x y]作为补丁的中心。其中一些将不会完全落入图像中，并将激活我的代码中的

if

子句。丢弃此零件或根据需要处理它们。您要做的是称为“滑动窗口”，通常最好使用左上角作为参考，而不是补丁的中心。将我的代码添加到答案。。。在第一次迭代后，它会越界。我正在尝试类似的方法，但它只在迭代中运行，然后它显示索引的错误超过了矩阵的维度。你能把代码和循环放在一起吗？谢谢，但对我来说，补丁的数量从一开始就没有定义。我只知道我的图像的中心，比如[75 125]，然后动态地遍历所有图像，通过更新中心创建整个图像的32*32的补丁。我可以移动的步幅是16。然后只需为

x=1:16:ncols

做一个循环，为

y=1:16:nrows

做另一个循环，然后使用[x y]作为补丁的中心。其中一些将不会完全落入图像中，并将激活我的代码中的

if

子句。丢弃此零件或根据需要处理它们。您要做的是所谓的“滑动窗口”，通常最好使用左上角作为参考，而不是零件的中心