Python 中原始 RGGB 图像数组的自定义切片
Custom slicing of a raw RGGB image array in Python
我有一个存储为 RGGB 格式的原始图像数据的二维数组。我需要从每组 4 (2x2) RGGB 簇（16 个传感器像素）中抽出 1 个 RGGB 簇来形成新图像，总共 4 张图像，每张图像的分辨率为原始图像的 1/4。
例如给定这个二维数组：
a = np.arange(1,65).reshape(8,8)
[[ 1 2 3 4 5 6 7 8]
[ 9 10 11 12 13 14 15 16]
[17 18 19 20 21 22 23 24]
[25 26 27 28 29 30 31 32]
[33 34 35 36 37 38 39 40]
[41 42 43 44 45 46 47 48]
[49 50 51 52 53 54 55 56]
[57 58 59 60 61 62 63 64]]
我需要提取这 4 个数组：
[[ 1 2 5 6]
[ 9 10 13 14]
[33 34 37 38]
[41 42 45 46]]
[[ 3 4 7 8]
[11 12 15 16]
[35 36 39 40]
[43 44 47 48]]
[[17 18 21 22]
[25 26 29 30]
[49 50 53 54]
[57 58 61 62]]
[[19 20 23 24]
[27 28 31 32]
[51 52 55 56]
[59 60 63 64]]
我认为一定有一些聪明、有效的方法可以做到这一点，但我还没有想出任何使用我所知道的内置切片器的方法。
我开始尝试将主数组分成 2 个数组，每组包含 2 个元素，以为我可以以某种方式将它们重新组合在一起，但我被卡住了。
sliced = a.reshape(-1,2)[::2]
sliced2 = a.reshape(-1,2)[1::2]
你的方向很好
sliced1 = a.reshape(-1,2)[::2]
sliced2 = a.reshape(-1,2)[1::2]
现在再次整形
sliced1 = sliced1.reshape(-1,8)
sliced2 = sliced2.reshape(-1,8)
再切片
sliced1a = sliced1[::2]
sliced1b = sliced1[1::2]
sliced2a = sliced2[::2]
sliced2b = sliced2[1::2]
最终塑形4x4
sliced1a = sliced1a.reshape(4,4)
sliced1b = sliced1b.reshape(4,4)
sliced2a = sliced2a.reshape(4,4)
sliced2b = sliced2b.reshape(4,4)
完整的工作代码
import numpy as np
a = np.arange(1,65).reshape(8,8)
print('\n- reshaped -\n')
reshaped = a.reshape(-1,2)
print(reshaped)
print()
print('\n- sliced1, sliced2 -\n')
sliced1 = reshaped[::2]
sliced2 = reshaped[1::2]
print(sliced1)
print()
print(sliced2)
print()
print('\n- reshaped1, reshaped2 -\n')
reshaped1 = sliced1.reshape(-1,8)
reshaped2 = sliced2.reshape(-1,8)
print(reshaped1)
print()
print(reshaped2)
print()
print('\n- sliced1a, slices1b, sliced2a, sliced2b -\n')
sliced1a = reshaped1[::2]
sliced1b = reshaped1[1::2]
print(sliced1a)
print()
print(sliced1b)
print()
sliced2a = reshaped2[::2]
sliced2b = reshaped2[1::2]
print(sliced2a)
print()
print(sliced2b)
print()
print('\n- 4x4 -\n')
#and go to shape `4x4`
result1a = sliced1a.reshape(4,4)
result1b = sliced1b.reshape(4,4)
result2a = sliced2a.reshape(4,4)
result2b = sliced2b.reshape(4,4)
print(result1a)
print()
print(result1b)
print()
print(result2a)
print()
print(result2b)
结果：
- reshaped -
[[ 1 2]
[ 3 4]
[ 5 6]
[ 7 8]
[ 9 10]
[11 12]
[13 14]
[15 16]
[17 18]
[19 20]
[21 22]
[23 24]
[25 26]
[27 28]
[29 30]
[31 32]
[33 34]
[35 36]
[37 38]
[39 40]
[41 42]
[43 44]
[45 46]
[47 48]
[49 50]
[51 52]
[53 54]
[55 56]
[57 58]
[59 60]
[61 62]
[63 64]]
- sliced1, sliced2 -
[[ 1 2]
[ 5 6]
[ 9 10]
[13 14]
[17 18]
[21 22]
[25 26]
[29 30]
[33 34]
[37 38]
[41 42]
[45 46]
[49 50]
[53 54]
[57 58]
[61 62]]
[[ 3 4]
[ 7 8]
[11 12]
[15 16]
[19 20]
[23 24]
[27 28]
[31 32]
[35 36]
[39 40]
[43 44]
[47 48]
[51 52]
[55 56]
[59 60]
[63 64]]
- reshaped1, reshaped2 -
[[ 1 2 5 6 9 10 13 14]
[17 18 21 22 25 26 29 30]
[33 34 37 38 41 42 45 46]
[49 50 53 54 57 58 61 62]]
[[ 3 4 7 8 11 12 15 16]
[19 20 23 24 27 28 31 32]
[35 36 39 40 43 44 47 48]
[51 52 55 56 59 60 63 64]]
- sliced1a, slices1b, sliced2a, sliced2b -
[[ 1 2 5 6 9 10 13 14]
[33 34 37 38 41 42 45 46]]
[[17 18 21 22 25 26 29 30]
[49 50 53 54 57 58 61 62]]
[[ 3 4 7 8 11 12 15 16]
[35 36 39 40 43 44 47 48]]
[[19 20 23 24 27 28 31 32]
[51 52 55 56 59 60 63 64]]
- 4x4 -
[[ 1 2 5 6]
[ 9 10 13 14]
[33 34 37 38]
[41 42 45 46]]
[[17 18 21 22]
[25 26 29 30]
[49 50 53 54]
[57 58 61 62]]
[[ 3 4 7 8]
[11 12 15 16]
[35 36 39 40]
[43 44 47 48]]
[[19 20 23 24]
[27 28 31 32]
[51 52 55 56]
[59 60 63 64]]
我有一个存储为 RGGB 格式的原始图像数据的二维数组。我需要从每组 4 (2x2) RGGB 簇（16 个传感器像素）中抽出 1 个 RGGB 簇来形成新图像，总共 4 张图像，每张图像的分辨率为原始图像的 1/4。
例如给定这个二维数组：
a = np.arange(1,65).reshape(8,8)
[[ 1 2 3 4 5 6 7 8]
[ 9 10 11 12 13 14 15 16]
[17 18 19 20 21 22 23 24]
[25 26 27 28 29 30 31 32]
[33 34 35 36 37 38 39 40]
[41 42 43 44 45 46 47 48]
[49 50 51 52 53 54 55 56]
[57 58 59 60 61 62 63 64]]
我需要提取这 4 个数组：
[[ 1 2 5 6]
[ 9 10 13 14]
[33 34 37 38]
[41 42 45 46]]
[[ 3 4 7 8]
[11 12 15 16]
[35 36 39 40]
[43 44 47 48]]
[[17 18 21 22]
[25 26 29 30]
[49 50 53 54]
[57 58 61 62]]
[[19 20 23 24]
[27 28 31 32]
[51 52 55 56]
[59 60 63 64]]
我认为一定有一些聪明、有效的方法可以做到这一点，但我还没有想出任何使用我所知道的内置切片器的方法。
我开始尝试将主数组分成 2 个数组，每组包含 2 个元素，以为我可以以某种方式将它们重新组合在一起，但我被卡住了。
sliced = a.reshape(-1,2)[::2]
sliced2 = a.reshape(-1,2)[1::2]
你的方向很好
sliced1 = a.reshape(-1,2)[::2]
sliced2 = a.reshape(-1,2)[1::2]
现在再次整形
sliced1 = sliced1.reshape(-1,8)
sliced2 = sliced2.reshape(-1,8)
再切片
sliced1a = sliced1[::2]
sliced1b = sliced1[1::2]
sliced2a = sliced2[::2]
sliced2b = sliced2[1::2]
最终塑形4x4
sliced1a = sliced1a.reshape(4,4)
sliced1b = sliced1b.reshape(4,4)
sliced2a = sliced2a.reshape(4,4)
sliced2b = sliced2b.reshape(4,4)
完整的工作代码
import numpy as np
a = np.arange(1,65).reshape(8,8)
print('\n- reshaped -\n')
reshaped = a.reshape(-1,2)
print(reshaped)
print()
print('\n- sliced1, sliced2 -\n')
sliced1 = reshaped[::2]
sliced2 = reshaped[1::2]
print(sliced1)
print()
print(sliced2)
print()
print('\n- reshaped1, reshaped2 -\n')
reshaped1 = sliced1.reshape(-1,8)
reshaped2 = sliced2.reshape(-1,8)
print(reshaped1)
print()
print(reshaped2)
print()
print('\n- sliced1a, slices1b, sliced2a, sliced2b -\n')
sliced1a = reshaped1[::2]
sliced1b = reshaped1[1::2]
print(sliced1a)
print()
print(sliced1b)
print()
sliced2a = reshaped2[::2]
sliced2b = reshaped2[1::2]
print(sliced2a)
print()
print(sliced2b)
print()
print('\n- 4x4 -\n')
#and go to shape `4x4`
result1a = sliced1a.reshape(4,4)
result1b = sliced1b.reshape(4,4)
result2a = sliced2a.reshape(4,4)
result2b = sliced2b.reshape(4,4)
print(result1a)
print()
print(result1b)
print()
print(result2a)
print()
print(result2b)
结果：
- reshaped -
[[ 1 2]
[ 3 4]
[ 5 6]
[ 7 8]
[ 9 10]
[11 12]
[13 14]
[15 16]
[17 18]
[19 20]
[21 22]
[23 24]
[25 26]
[27 28]
[29 30]
[31 32]
[33 34]
[35 36]
[37 38]
[39 40]
[41 42]
[43 44]
[45 46]
[47 48]
[49 50]
[51 52]
[53 54]
[55 56]
[57 58]
[59 60]
[61 62]
[63 64]]
- sliced1, sliced2 -
[[ 1 2]
[ 5 6]
[ 9 10]
[13 14]
[17 18]
[21 22]
[25 26]
[29 30]
[33 34]
[37 38]
[41 42]
[45 46]
[49 50]
[53 54]
[57 58]
[61 62]]
[[ 3 4]
[ 7 8]
[11 12]
[15 16]
[19 20]
[23 24]
[27 28]
[31 32]
[35 36]
[39 40]
[43 44]
[47 48]
[51 52]
[55 56]
[59 60]
[63 64]]
- reshaped1, reshaped2 -
[[ 1 2 5 6 9 10 13 14]
[17 18 21 22 25 26 29 30]
[33 34 37 38 41 42 45 46]
[49 50 53 54 57 58 61 62]]
[[ 3 4 7 8 11 12 15 16]
[19 20 23 24 27 28 31 32]
[35 36 39 40 43 44 47 48]
[51 52 55 56 59 60 63 64]]
- sliced1a, slices1b, sliced2a, sliced2b -
[[ 1 2 5 6 9 10 13 14]
[33 34 37 38 41 42 45 46]]
[[17 18 21 22 25 26 29 30]
[49 50 53 54 57 58 61 62]]
[[ 3 4 7 8 11 12 15 16]
[35 36 39 40 43 44 47 48]]
[[19 20 23 24 27 28 31 32]
[51 52 55 56 59 60 63 64]]
- 4x4 -
[[ 1 2 5 6]
[ 9 10 13 14]
[33 34 37 38]
[41 42 45 46]]
[[17 18 21 22]
[25 26 29 30]
[49 50 53 54]
[57 58 61 62]]
[[ 3 4 7 8]
[11 12 15 16]
[35 36 39 40]
[43 44 47 48]]
[[19 20 23 24]
[27 28 31 32]
[51 52 55 56]
[59 60 63 64]]