パッディング=切り取りを使った切り抜きの高速Python実装

Question

固定サイズの2乗ウィンドウでさまざまな場所で画像を切り抜き、numpy配列を得るにはかなり長いループがあります。
私はcropからPILイメージライブラリを使用していました。それから私はnp.asarrayとnumpyの配列としてそれを変換します。

from PIL import Image 
import numpy as np 
im=Image.open("image.png") 
box=(left,top,left+width,top+width) 
res=np.asarray(im.crop(box)) 

のみパディングが実装しかし（あなたの作物の中心が少ない境界線の幅/ 2よりもである）0で一定であると私はそれがnumpyのパッドドキュメントのようにパディングを「ラップ」になりたいです。

私の解決策は、このようなことです。

array=np.asarray(Image.open("image.png")) 
padded_array=np.pad(array,((width/2,width/2),(width/2,width/2),(0,0)),"wrap") 
res=padded_array[top+width/2:top+width/2+width,left+width/2:left+width/2+width] 

もっと効率的なやり方があるのだろうかと思っていました。

Answer 1

あなたは3x3のクロップウィンドウで、たとえば、numpy.takeを使用して、エッジの上にラップすることができます：インスタンス2クロップウィンドウのため、

a = numpy.arange(100).reshape((10,10)) 
a.take([8,9,10], mode="wrap", axis=1).take([9,10,11], mode="wrap", axis=0) 

また、インデックスのリストのリストを受け付けます。

b = a.take([[8,9,10],[3,4,5]], mode="wrap", axis=1).take([[9,10,11],[9,10,11]], mode="wrap", axis=0) 

その後、切り取ったウィンドウを復元できます。

window1 = b[0,:,0::2].reshape(3,3) 
>>> array([[98, 99, 90], 
      [ 8, 9, 0], 
      [18, 19, 10]]) 
window2 = b[1,:,1::2].reshape(3,3) 
>>> array([[93, 94, 95], 
      [ 3, 4, 5], 
      [13, 14, 15]]) 

小さいこのようにすると効率的かもしれませんが、大きなウィンドウの場合は、一度に1つのインデックスセットをループ内で指定することができます。