我正在使用patchify库创建一个更大的. jpg图像的补丁。我正在使用下面的代码,摘自YT视频:https://www.youtube.com/watch?v=7IL7LKSLb9I&ab_channel=DigitalSreeni
当YT人员读取图像(12个tiff图像)时,他得到的large_image_stack变量大小如下:(12,768,1024),即12个图像,每个图像的尺寸为768x1024。
我有一张3000x4000的jpg图片,我得到的large_image_stack变量的大小是(3000,4000,3)。
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from patchify import patchify
import cv2
large_image_stack = cv2.imread("test.jpg")
for img in range(large_image_stack.shape[0]):
large_image = large_image_stack[img]
patches_img = patchify(large_image, (224,224), step=224)
for i in range(patches_img.shape[0]):
for j in range(patches_img.shape[1]):
single_patch_img = patches_img[i,j,:,:]
cv2.imwrite('patches/images/' + 'image_' + str(img)+ '_' + str(i)+str(j)+ '.jpg', single_patch_img)
但我得到了以下错误:
- 数值错误:
window_shape
太大**
- 数值错误:
查看patchify库中的view_as_windows. py,我看到以下内容:
arr_shape = np.array(arr_in.shape)
window_shape = np.array(window_shape, dtype=arr_shape.dtype)
if ((arr_shape - window_shape) < 0).any():
raise ValueError("`window_shape` is too large")
由于我对这些事情很陌生,我无法解决这个错误。
任何帮助都将不胜感激!!
3条答案
按热度按时间w51jfk4q1#
我想出了如何解决这个问题,因为这是一个简单的错误。基本上,我只有一个图像,所以用
for
循环遍历图像没有意义。然后,对于图像本身,因为它是BGR,所以必须修改表示面片大小的数组,使其应为
(224,224,3)
。最后,为了保存补丁,我在我做的另一个问题中使用了@Rotem提供的更正代码。
这是最终结果的样子:
hgqdbh6s2#
正如@OlegRuskiy所说,你需要使用
(224,224,3)
的窗口,其中3是你的频道数。他没有提到但在他代码中是正确的是,当这个内核通过你的深度维度时,你会得到一个额外的深度维度。对我来说,它是
(16, 24, 1, 256, 256, 3)
而不是(16, 24, 256, 256, 3)
所以我使用
np.squeeze()
删除了1
,所以输出为(16, 24, 256, 256, 3)
muk1a3rh3#