Python 使用Numpy创建图像修补程序

假设我输入了一幅4x4图像，其中有3个通道，像素值如下：

我想让它成为12 x 9矩阵的图像补丁，就像这样（在4x4图像上使用2x2内核）：

如何使用numpy实现这一点？

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谢谢您的帮助。

假设输入为4x4x3，输出为12x9

来自scipy.signal导入卷积
将numpy作为np导入
#创建4x3输入图像
a=np.arange（1,16+1）。重塑（4,4）
b=np.arange（17,32+1）。重塑（4,4）
c=np.arange（33,48+1）。重塑（4,4）
i_4x4x3=np.dstack（（a，b，c））
#创建四个2x2内核
mask_tl=np.数组（[0,0,0,1]）。重塑（2,2）
mask_tr=np.数组（[0,0,1,0]）。重塑（2,2）
mask_bl=np.数组（[0,1,0,0]）。重塑（2,2）
掩码br=np.数组（[1,0,0,0]）。重塑（2,2）
mask_tl=mask_tl[：，：，无]
mask_tr=mask_tr[：，：，无]
掩码\u bl=掩码\u bl[：，：，无]
掩码\u br=掩码\u br[：，：，无]
#将输入与所有四个内核进行卷积
tl=卷积（i_4x4x3，掩码_tl，模式为有效）
tr=卷积（i_4x4x3，掩码_tr，模式为有效）
bl=卷积（i_4x4x3，掩码_bl，模式为有效）
br=卷积（i_4x4x3，掩码\u br，模式为有效）
i=np.dstack((
tl.重塑（-1,3），
tr.重塑（-1,3），
bl.重塑（-1,3），
br.重塑（-1,3）））
i=i.shape（i.shape[0]，-1）.transpose（）
显示器（a、b、c）
显示（一）

输出：

array([[ 1,  2,  3,  4],
       [ 5,  6,  7,  8],
       [ 9, 10, 11, 12],
       [13, 14, 15, 16]])
array([[17, 18, 19, 20],
       [21, 22, 23, 24],
       [25, 26, 27, 28],
       [29, 30, 31, 32]])
array([[33, 34, 35, 36],
       [37, 38, 39, 40],
       [41, 42, 43, 44],
       [45, 46, 47, 48]])
array([[ 1,  2,  3,  5,  6,  7,  9, 10, 11],
       [ 2,  3,  4,  6,  7,  8, 10, 11, 12],
       [ 5,  6,  7,  9, 10, 11, 13, 14, 15],
       [ 6,  7,  8, 10, 11, 12, 14, 15, 16],
       [17, 18, 19, 21, 22, 23, 25, 26, 27],
       [18, 19, 20, 22, 23, 24, 26, 27, 28],
       [21, 22, 23, 25, 26, 27, 29, 30, 31],
       [22, 23, 24, 26, 27, 28, 30, 31, 32],
       [33, 34, 35, 37, 38, 39, 41, 42, 43],
       [34, 35, 36, 38, 39, 40, 42, 43, 44],
       [37, 38, 39, 41, 42, 43, 45, 46, 47],
       [38, 39, 40, 42, 43, 44, 46, 47, 48]])

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样本矩阵为x=np.random.random（（3,4,4））。这与图像不同，但应按预期工作。您是否已尝试解决它？你能分享你的一些作品吗？请不要发布数据的图片！请单击问题下方的

edit

，并添加代码以生成您的数据，而不是将其放在评论中未格式化且难以查找和阅读的地方。谢谢。从你的示例图像中我可以看到，我假设复制时使用3x3的遮罩。2x2内核应该如何工作？