使用 numpy.reshape() 反转 skimage view_as_blocks()

Question

我想将具有 2 个通道的 4x4 图像划分为多个不重叠的正方形。

之后，我想重建图像。

from skimage.util import view_as_blocks

# create testM array 
array([[[[0.53258505, 0.31525832, 0.21378392, 0.5019507 ],
         [0.31612498, 0.24320562, 0.93560226, 0.08232264],
         [0.89784454, 0.12741783, 0.88049819, 0.29542855],
         [0.11336386, 0.71023215, 0.45679456, 0.2318959 ]],

        [[0.61038755, 0.74389586, 0.85199794, 0.46680889],
         [0.01701045, 0.93953861, 0.03183684, 0.00740579],
         [0.58878569, 0.71348253, 0.33221104, 0.12276253],
         [0.04026615, 0.53837528, 0.06759152, 0.27477069]]]])

# use view_as_blocks() to get "grid" image
testB = view_as_blocks(testM, block_shape=(1,2,2,2)).reshape(-1,*(1,2,2,2))

现在我有这个大小为 2x2 的数组的多个块：

array([[[[[0.53258505, 0.31525832],
          [0.31612498, 0.24320562]],

         ...

         [[0.33221104, 0.12276253],
          [0.06759152, 0.27477069]]]]])

但是，我无法将其重塑回原来的形状：

testB.reshape(1,2,4,4)

导致这一点。每个“块”只是一个接一个地附加一个值，但不被视为一个块。

array([[[[0.53258505, 0.31525832, 0.31612498, 0.24320562],
         [0.61038755, 0.74389586, 0.01701045, 0.93953861],
         [0.21378392, 0.5019507 , 0.93560226, 0.08232264],
         [0.85199794, 0.46680889, 0.03183684, 0.00740579]],

        [[0.89784454, 0.12741783, 0.11336386, 0.71023215],
         [0.58878569, 0.71348253, 0.04026615, 0.53837528],
         [0.88049819, 0.29542855, 0.45679456, 0.2318959 ],
         [0.33221104, 0.12276253, 0.06759152, 0.27477069]]]])

在使用reshape() 之前，我已经尝试了多个.swapaxes()，但都无法正常工作。

Answer 1

In [30]: testM=np.array([[[[0.53258505, 0.31525832, 0.21378392, 0.5019507 ], 
    ...:          [0.31612498, 0.24320562, 0.93560226, 0.08232264], 
    ...:          [0.89784454, 0.12741783, 0.88049819, 0.29542855], 
    ...:          [0.11336386, 0.71023215, 0.45679456, 0.2318959 ]], 
    ...:  
    ...:         [[0.61038755, 0.74389586, 0.85199794, 0.46680889], 
    ...:          [0.01701045, 0.93953861, 0.03183684, 0.00740579], 
    ...:          [0.58878569, 0.71348253, 0.33221104, 0.12276253], 
    ...:          [0.04026615, 0.53837528, 0.06759152, 0.27477069]]]]) 
    ...:                                                                                         
In [31]: testM.shape                                                                             
Out[31]: (1, 2, 4, 4)
In [32]: from skimage.util import view_as_blocks                                                 
In [33]: testB = view_as_blocks(testM, block_shape=(1,2,2,2))                                    
In [34]: testB.shape                                                                             
Out[34]: (1, 1, 2, 2, 1, 2, 2, 2)

这真的是你想要的形状吗？无论如何，应用重塑，结合最初的 4 个维度：

In [36]: testB.reshape(-1,*(1,2,2,2)).shape                                                      
Out[36]: (4, 1, 2, 2, 2)

当我建议时

arr1.reshape(2,2,2,2,2).transpose(0,1,3,2,4).reshape(2,4,4)

我在想形状为 (2,4,4) 的源被分为 (2,2) 窗口。也就是说，每个 (4,4) 子数组变成了 (2,2,2,2) 数组，即 (2,2) 块的 (2,2) 数组。有许多尺寸 2 和 4 尺寸，很难跟踪哪个是哪个。

这是我的目标转变：

In [62]: testM1 = testM[0,0,:,:]                                                                 
In [63]: testM1                                                                                  
Out[63]: 
array([[0.53258505, 0.31525832, 0.21378392, 0.5019507 ],
       [0.31612498, 0.24320562, 0.93560226, 0.08232264],
       [0.89784454, 0.12741783, 0.88049819, 0.29542855],
       [0.11336386, 0.71023215, 0.45679456, 0.2318959 ]])
In [64]: testB1 = view_as_blocks(testM1, block_shape=(2,2))                                      
In [65]: testB1.shape                                                                            
Out[65]: (2, 2, 2, 2)
In [66]: testB1.transpose(0,2,1,3).reshape(4,4)                                                  
Out[66]: 
array([[0.53258505, 0.31525832, 0.21378392, 0.5019507 ],
       [0.31612498, 0.24320562, 0.93560226, 0.08232264],
       [0.89784454, 0.12741783, 0.88049819, 0.29542855],
       [0.11336386, 0.71023215, 0.45679456, 0.2318959 ]])

取一个 (4,4) 块并分成 (2,2,2,2) 个窗口，然后返回。

我怀疑同样的转换适用于您更复杂的维度，但我没有时间（或兴趣）来解决细节。

Answer 2

发生的事情是您的.reshape((-1, 1, 2, 2, 2))，即您的块线性化，正在导致复制：

import numpy as np
from skimage.util import view_as_blocks

arr = np.arange(24).astype(np.uint8).reshape((4, 6))
blocked = view_as_blocks(arr, (2, 3))
blocked_reshaped = blocked.reshape((-1, 2, 3))
print(arr.shape)
print(arr.strides)
print(blocked.shape)
print(blocked.strides)
print(blocked_reshaped.shape)
print(blocked_reshaped.strides)
print(np.may_share_memory(blocked, blocked_reshaped))

结果：

(4, 6)
(6, 1)
(2, 2, 2, 3)
(12, 3, 6, 1)
(4, 2, 3)
(6, 3, 1)
False

步幅表明数组的元素在底层内存中不再具有相同的线性顺序，因此重塑会导致您观察到的奇怪转置：

block_reshaped_orig = blocked_reshaped.reshape((4, 6))
print(arr)
print(block_reshaped_orig)

结果：

[[ 0  1  2  3  4  5]
 [ 6  7  8  9 10 11]
 [12 13 14 15 16 17]
 [18 19 20 21 22 23]]
[[ 0  1  2  6  7  8]
 [ 3  4  5  9 10 11]
 [12 13 14 18 19 20]
 [15 16 17 21 22 23]]

我看到两个选项：

• 如果您可以避免整形和复制，那么最后的整形调用就可以正常工作。
• 如果您需要对正在执行的其他一些处理进行 reshape，那么具有讽刺意味的是，您可以使用另一个 view_as_blocks 调用并 reshape 来恢复原始订单：

print(
    view_as_blocks(blocked_reshaped_orig, (2, 3)).reshape((4, -1))
)

结果：

[[ 0  1  2  3  4  5]
 [ 6  7  8  9 10 11]
 [12 13 14 15 16 17]
 [18 19 20 21 22 23]]

我希望这会有所帮助！