python - 在图像上找到3x3滑动窗口

我有一张图片。

我想为图像中的每个像素获取一个3x3的窗口(相邻像素)。

我有这个Python代码:

for x in range(2,r-1,1):
    for y in range(2,c-1,1):
        mask5=numpy.array([cv.Get2D(copy_img,x-1,y-1),cv.Get2D(copy_img,x-1,y),cv.Get2D(copy_img,x-1,y+1),cv.Get2D(copy_img,x,y-1),cv.Get2D(copy_img,x,y),cv.Get2D(copy_img,x,y+1),cv.Get2D(copy_img,x+1,y-1),cv.Get2D(copy_img,x+1,y),cv.Get2D(copy_img,x+1,y+1)])
        cent=[cv.Get2D(copy_img,x,y)]

mask5是3x3窗口。分是中心像素。

有没有一种更有效的方式来执行此操作-即使用 map ，迭代器-除了我使用的两个嵌套循环外，没有其他方法吗？

最佳答案

可以通过重塑和交换轴，然后在所有内核元素上重复这样来更快地完成操作，如下所示:

im = np.arange(81).reshape(9,9)
print np.swapaxes(im.reshape(3,3,3,-1),1,2)

这为您提供了一个3 * 3的瓷砖阵列，这些瓷砖在整个表面上进行镶嵌处理:

[[[[ 0  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 65]    [66 67 68]    [69 70 71]
   [72 73 74]]   [75 76 77]]   [78 79 80]]]]

为了获得重叠的图块，我们需要再重复8次，但是要结合使用vstack和column_stack来“包装”数组。请注意，右侧和底部的图块阵列会环绕(取决于您要如何处理边缘条件，它可能是您想要的，也可能不是):

im =  np.vstack((im[1:],im[0]))
im =  np.column_stack((im[:,1:],im[:,0]))
print np.swapaxes(im.reshape(3,3,3,-1),1,2)

#Output:
[[[[10 11 12]   [[13 14 15]   [[16 17  9]
   [19 20 21]    [22 23 24]    [25 26 18]
   [28 29 30]]   [31 32 33]]   [34 35 27]]]

 [[[37 38 39]   [[40 41 42]   [[43 44 36]
   [46 47 48]    [49 50 51]    [52 53 45]
   [55 56 57]]   [58 59 60]]   [61 62 54]]]

 [[[64 65 66]   [[67 68 69]   [[70 71 63]
   [73 74 75]    [76 77 78]    [79 80 72]
   [ 1  2  3]]   [ 4  5  6]]   [ 7  8  0]]]]

这样，您将获得9组数组，因此需要将它们压缩在一起。这以及所有重塑都适用于此(对于尺寸可被3整除的数组):

def new(im):
    rows,cols = im.shape
    final = np.zeros((rows, cols, 3, 3))
    for x in (0,1,2):
        for y in (0,1,2):
            im1 = np.vstack((im[x:],im[:x]))
            im1 = np.column_stack((im1[:,y:],im1[:,:y]))
            final[x::3,y::3] = np.swapaxes(im1.reshape(rows/3,3,cols/3,-1),1,2)
    return final

比较此new函数和使用timeit遍历所有切片(如下)，对于300 * 300数组，它的速度快约4倍。

def old(im):
    rows,cols = im.shape
    s = []
    for x in xrange(1,rows):
        for y in xrange(1,cols):
            s.append(im[x-1:x+2,y-1:y+2])
    return s