在 python 中找到更大的矩阵中的小矩阵，但不知道如何（附图）

Question

我有一个模式，我用列表的列表表示，也尝试使用 numpy 作为数组，我必须找出这个模式在更大的模式中存在多少次，比如这张图片

here 在这种情况下，它将是三倍： 关于如何解决的任何想法？

谢谢！

（我的代码）

到目前为止，我已经这样做了，但我什至不确定我的方向是否正确。好像太复杂了。

#Defined both pattern and bigger matrix as a list of lists.

imagen_1 = [[0, 0, 1, 0, 0],
         [1, 1, 1, 1, 1],
         [0, 1, 1, 1, 0],
         [1, 1, 0, 1, 1],
         [1, 0, 0, 0, 1]]

imagen_2 = [[1, 1],
         [0, 1]]


# Then tried this logic, but got too complicated to loop.
# At this point I am just trying to check the actual position and the nearest to the right

def repeticiones(original, patron):
 
 if len(patron) > len(original) or len(patron[0]) > len(original[0]):
     raise ValueError(f"La imagen patrón es más grande que la original. Por favor, proporcione una imagen patrón más pequeña a {len(original)} * {len(original[0])}")
 
 c = 0
 
 filas_patron = len(patron)
 columnas_patron = len(patron[0])
 
 j = -1
 i = -1
 
 for linea in range((filas_patron)-2):
     j += 1
     i = -1
     for columna in range((columnas_patron)-2):
         i += 1
         igual = original[j][i]==patron[0][0] and linea[j][i+1]==patron[0][2]
         if igual:
             return True
     
 return False

Answer 1

这很简单，只需进行网格搜索并将子矩阵与所需模式进行比较：

A = np.random.randint(0, 2, size=(10, 12))
P = np.array([[1, 1],
              [0, 0]])
n = 0
for i in range(A.shape[0] - P.shape[0]):
    for j in range(A.shape[1] - P.shape[1]):
        n += np.all(A[i:(i+P.shape[0]), j:(j+P.shape[1])] == P)
print(f"Pattern 'P' found {n} times in 'A'.")