python scikitlearn extract_2d has stripes选项？

Question

我有问题，从512x512图像补丁。 我正在尝试提取64x64补丁的步幅32，这是补丁宽度的一半。在

我发现scikit learn extract_-2d函数可以从原始图像中提取2d补丁。在

当我使用此函数时，似乎函数extract patches step1。在

有什么方法可以提取步幅32的补丁吗？在

def load_train_data(self):
    imgs_row, imgs_col = 512,512
    train_list = []
    train_img = []
    label_list = []
    label_img = []
    train_path = 'C:\\Users\\Lee Doyle\\unet\\data\\Train'
    label_path = 'C:\\Users\\Lee Doyle\\unet\\data\\Label'

    ######################Traindata################################

    print('-' * 30)
    print('load train images...')
    print('-' * 30)
    for i in glob.glob(train_path + '/*.[tT][iI][fF]'):
        train_list.append(abspath(i))
    print(len(train_list))
    for i in train_list:
        # print(i)
        img = cv2.imread(i, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
        # img=cv2.resize(img,(512,512))

        #train_img = image.extract_patches_2d(img, (64,64))

        train_img.append(img.astype(np.float32)/255.0)
        #train_img.append(img.astype(np.float32)/255.0)

    train_img = image.extract_patches_2d(img, (64,64))

    train_img = np.array(train_img[i])

谢谢你的帮助！在

Answer 1

extract_patches_2d没有stride参数（也许您可以将其作为特性请求添加到github）。在

我看到了两种可能的解决方法，要么编写自己的函数（非常简单），要么在使用函数后选择所需的补丁。在

我会先去。在

祝你好运。在