我有一个三维numpy阵列。这是一个二维正方形图像的数组,所有的大小都一样。我的任务是阻止了一个随机正方形补丁的图像(设置所有的像素值为0)。在我只有一张图片的情况下,我可以想出如何做到这一点,如下所示
x = np.random.randint(image_width - size)
y = np.random.randint(image_width - size)
image[x:x + size, y:y + size] = 0
其中size是被封锁区域的大小。我不知道如何有效地将此技术应用于二维图像的阵列,其中每个图像都随机生成被遮挡的面片(不一定是阵列中每个图像中被遮挡的相同面片)。我觉得有点迷失在所有新的索引工具,我必须处理(广播,花哨的索引等),并想知道是否有一个快速和简单的方法来做到这一点,谢谢。目前我的方法是使用for循环对每个图像进行迭代,一次只做一个图像,但我想知道numpy是否足够强大,能够以某种方式一下子完成所有图像。我意识到我需要
x_array = np.random.randint(image_width - size, size=len(image_array))
y_array = np.random.randint(image_width - size, size=len(image_array))
但我不知道在哪里。你知道吗
我们可以利用基于^{} 的^{} 来获得滑动窗口。More info on use of ^{} based ^{} 。你知道吗
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