你會如何將來自numpy數組的圖像集合重塑爲一個大圖像？

Question

我在將一個4D numpy數組重塑成2D numpy數組時遇到了一些麻煩。目前，numpy數組如下（35280L，1L，32L，32L）。格式是圖像的數量，通道，寬度，高度。基本上，我有35280 32×32的圖像塊，我想結合圖像塊（保留索引）來創建一個大的圖像。

Answer 1

您有一個數組是這樣的：

images = np.random.randint(0,256,(35280, 1, 32, 32)) 

你需要的第一件事情就是搞清楚（在某種程度上）是什麼最終圖像的寬度應該是。假設這個例子是(441 * 32, 80 * 32)。

然後，你可以這樣做：

image = images.swapaxes(0,2).reshape((441 * 32, -1)) 

這給了你，你需要幾乎什麼，除了行交錯，所以你必須：

AAABBBCCC 
DDDEEEFFF 
GGGHHHIII 
AAABBBCCC 
DDDEEEFFF 
GGGHHHIII 

然後，您可以用「花哨索引」來重新排列行：

image[np.array([0,3,1,4,2,5])] 

現在您有：

AAABBBCCC 
AAABBBCCC 
DDDEEEFFF 
DDDEEEFFF 
GGGHHHIII 
GGGHHHIII 

我將作爲練習留下您生成花哨索引序列的部分。

Answer 2

重新塑造是不夠的，你必須仔細重新排列你的數據與swapaxes。

的樣本數據：

dims=nbim,_,h,w=np.array([6,1,7,6]) 
data=arange(dims.prod()).reshape(dims)%256 

的圖像：

figure() 
for i in range(nbim): 
    subplot(1,nbim,i+1) 
    imshow(data[i,0],vmin=0,vmax=255) 

和大圖：

#number of images in each dim : 
nh = 2 # a choice 
nw=nbim // nh 

bigim=data.reshape(nh,nw,h,w).swapaxes(1,2).reshape(nh*h,nw*w) 
figure()  
imshow(bigim)