基于numpy阵列的图像重建

我有一个函数，它可以将我的初始img分割成100x100个数组

def blockshaped(arr, nrows, ncols):
    h, w = arr.shape
    return (arr.reshape(h//nrows, nrows, -1, ncols)
               .swapaxes(1,2)
               .reshape(-1, nrows, ncols))

然后，如果enumerate==偶数，则该循环生成一个新的_img，其中填充了零数组，如果enumerate==偶数，则生成块

image = np.full((1000,2000),5)
blocks = blockshaped(image,100,100)

new_image = []
for i,block in enumerate(blocks):
    if i%2==0:
        new_image.append(np.zeros((100,100)))
    else:
        new_image.append(block)

现在我不知道如何构建一个最终图像1000x2000，其中填充了我的新图像阵列

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有什么想法吗？

你可以颠倒你在

blockshape（）

中应用的步骤来实现这一点。注意，我重命名了一些变量以进行描述 更短

将numpy作为np导入
def块状（arr、nrows、ncols）：
r、 c=棱形#（r，c）
返回（arr.reformate（r//nrows，nrows，c//ncols，ncols）#->（r/n，n，c/m，m）
.swapaxes（1，2）#->（r/n，c/m，n，m）
.重塑（-1，nrows，ncols））#->（r/n*c/m，n，m）
r、 c=10002000
n、 m=100100
图像=np.满（（r，c），5）
块=块形（图像，nrows=n，ncols=m）
#创建新的空图像，只填充偶数块
新图像=np.零（（len（块），n，m））
新图像[：：2]=块[：：2]
#new_image[1:：2]=np.full（（n，m），13）#如果你想做一些奇怪的事情
#反向块状#（r/n*c/m，n，m）
新建图像=（新建图像。重塑（r//n，c//m，n，m）#->（r/n，c/m，n，m）
.swapaxes（1，2）#->（r/n，n，c/m，m）
.重塑（图像.形状）#->（r，c）
将matplotlib.pyplot作为plt导入
plt.imshow（新图片）

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您已使用

image=np.full（（10002000），5）
块=块形状（图像，100100）

然后，如果计数器是奇数，则需要用

块

值填充新数组

new_image=[]
对于i，枚举中的块（块）：
如果i%2==0：
新的_image.append（np.zeros（（100100）））
其他：
新建图像。追加（块）

• 不要将

  new_image

  初始化为空列表，而是初始化为numpy zeros数组。问题是新图像的

  形状是什么

答案要看情况而定

• 如果希望每行都是块值，则需要声明大小：

  • new_image=np.zero（形状=（200010000））
    

  • 因为每个

    块

    都是100x100=10000，并且块的大小是200x100x100。我们放置每一行

    block

    值，例如

    new_image[0，10000]=block

  • 将numpy导入为np
    从PIL导入图像
    def块形状（arr、n行、n列）：
    h、 w=阵列形状
    返回（arr.reformate（h//n_行，n_行，-1，n列）。交换（1，2）。reformate（-1，n_行，n列））
    图像=np.满（（10002000），5）
    块=块形状（图像，100100）
    new_image=np.zero（shape=（200010000），dtype=np.uint8）
    对于i，枚举中的块（块）：
    如果我是%2！=0:
    新的_图像[i，：]=block.flatte（）
    new\u image=image.fromarray（new\u image）
    新建_image.show（）
    

  • 结果将是一个空白图像，但如果您将

    image=np.full（（10002000），5）

    更改为

    image=np.full（（10002000），155）

    。那么结果将是：

    • 上部变成灰色

• 如果您只想为每个奇数i设置块中的部分图像

  （100100）

  ：

  • 将numpy导入为np
    从PIL导入图像
    def块形状（arr、n行、n列）：
    h、 w=阵列形状
    返回（arr.reformate（h//n_行，n_行，-1，n列）。交换（1，2）。reformate（-1，n_行，n列））
    图像=np.满（（10002000），155）
    块=块形状（图像，100100）
    新图像=np.Zero（形状=（10002000），数据类型=np.uint8）
    对于i，枚举中的块（块）：
    如果我是%2！=0:
    新_图像[i:100+i，i:100+i]=块
    new\u image=image.fromarray（new\u image）
    新建_image.show（）
    

  • 结果:

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它工作正常，但这是我的错，我放置了ever或odd的示例只是为了不使代码太复杂，事实上，根据条件，该块可以是零，也可以不是零，因此我以包含一些原始块和一些零块的arr结束。当我想加入所有这些街区时，我感到困惑。谢谢你的回答，我想我已经把问题解释错了。1.-我有一个图像（2000x1000）2.-我将这个img分成（100x100）个部分，总计=200个块3.-我循环所有块，根据条件，该块保持不变，或转换为np.0 4.-我以arr结束，其中一些块未触及，一些块带零。5.-所有这4个步骤都完成了，但现在我不知道如何在2000x1000 img中重新加入所有这些块，谢谢您的时间！