在python中高效地从图像中提取一定大小的补丁

我有一个图像，我想从中提取不同大小的正方形补丁

我需要密集的补丁，也就是说，我需要在图像中的每个像素上都有一个补丁

例如，如果图像为

100x100

，而面片大小为

64

结果将是

10000

大小为

64x64

例如，这些补丁与我们用于过滤操作的补丁相同

如果有边界，我想镜像图像

使用python提取补丁最有效的方法是什么

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谢谢

我想你在找这样的东西：

sklearn 您可能需要查看和：

撇渣 将Stefan van der Walt的答案稍微扩展一下：

安装撇渣器 在Ubuntu上

$ sudo apt-get install python-skimage

或

文档中的示例

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这个问题太模糊了——你能提供一些细节吗？@Stefan van der Walt，现在好些了吗？如果仍然有一些困惑，请让我知道，虽然，这是非常好的，但它仍然不能解决边界像素的问题，其中需要镜像。它只是在图像中滚动，您可以使用

skimage.util.pad

预先添加首选边界。+1对于

skimage.util.pad

，我需要在任意位置进行补片，有时在边缘附近，当我离开图像时，我想要零。

$ sudo apt-get install python-skimage

$ pip install scikit-image

>>> from skimage.util import view_as_windows
>>> import numpy as np
>>> A = np.arange(4*4).reshape(4,4)
>>> A
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15]])
>>> window_shape = (2, 2)
>>> B = view_as_windows(A, window_shape)
>>> B[0]
array([[[0, 1],
        [4, 5]],

       [[1, 2],
        [5, 6]],

       [[2, 3],
        [6, 7]]])

>>> B
array([[[[ 0,  1],
         [ 4,  5]],

        [[ 1,  2],
         [ 5,  6]],

        [[ 2,  3],
         [ 6,  7]]],


       [[[ 4,  5],
         [ 8,  9]],

        [[ 5,  6],
         [ 9, 10]],

        [[ 6,  7],
         [10, 11]]],


       [[[ 8,  9],
         [12, 13]],

        [[ 9, 10],
         [13, 14]],

        [[10, 11],
         [14, 15]]]])