使用索引数组对多个二维范围进行Numpy切片

给定N个点（[行，列]）的Nx2数组：

points=np.array([
[r1，c1]，
[r2，c2]，
...
])

给定一个我想操作的2D矩阵：

img=np.arange（400）.重塑（20,20）

我正在寻找一种有效的方法，使用索引获取

img

的2D切片

因此，如果我想要一个给定高度

h

和宽度

w

的切片，伪代码应该是：

p_行=点[：，0]
p_cols=点[：，1]
patches=img[p_行：p_行+h，p_列：p_列+w]

这样的结果将是一个Nxhxw矩阵。但是，唉，这次广播并没有救我

我已经研究了

np.r

，

np.select

，

np.lib.stride\u技巧。随着{u stride

，

np.take

。。。但是还没有任何运气。

我们可以利用based来获得滑动窗口。然后，使用

点

中的索引，使用高级索引将这些窗口编入索引，我们就可以解决这个问题了

from skimage.util.shape import view_as_windows

w = view_as_windows(img,(h,w))
out = w[points[:,0],points[:,1]]

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我不能在这个项目上使用scikit，但我会在项目进展过程中查看实现，以便更好地理解。谢谢@常见问题解答如其他链接问答中所述，您可以简单地将源代码作为独立代码使用，而无需安装scikit image-。