遇到這么個需求：把圖片按照定義的patchsize切塊，然后按照z軸順序疊放小塊，如下圖(僅考慮灰度圖像)

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圖片im，設size為（h，w），patchsize為（ph，pw），則處理后大?。楹喕枋?，假設可以整除）為（ph，pw，w*h/ph/pw）。

為簡化描述，后面用h=300，w=300，ph=100，pw=100 為例，即處理后d=9。

numpy.reshape 的文檔：點擊打開鏈接

特別注意第三個參數 order，其默認取值為 order=‘C'，表示最后一個維度的元素在reshape時優先重排位置。而order=‘F'時則相反，第一個維度的元素優先重排位置。

例子如下，得到的im2就是這么一個tensor

import cv2
import numpy as np
 
im=cv2.imread('animal007.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
h= 300
w= 300
patchsize=100
d=h*w/patchsize/patchsize
print d
 
#crop the image to h x w
im=np.array(im[: h ,: w ])
 
#this gets wrong answer
im_wrong1=im.reshape((patchsize,patchsize,-1))
im_wrong7= im.reshape((patchsize,patchsize,-1),order='F')
im_wrong2=im.reshape(( h ,patchsize,-1)).reshape((patchsize,patchsize,-1))
im_wrong3=im.reshape((patchsize, w ,-1)).reshape((patchsize,patchsize,-1))
im_wrong4= im.reshape(( h ,patchsize,-1),order='F').reshape((patchsize,patchsize,-1))
im_wrong5= im.reshape(( h ,patchsize,-1),order='F').reshape((patchsize,patchsize,-1),order='F')
im_wrong6= im.reshape((patchsize, w ,-1),order='F').reshape((patchsize,patchsize,-1),order='F')
 
#this only works for h=w, i dont know why 
im2= im.reshape((patchsize, w ,-1),order='F').reshape((patchsize,patchsize,-1))
im2_0=im2[:,:,no]
cv2.imwrite('im2_0.jpg',im2_0)
 
no=4;
imw=im_wrong1[:,:,no]
cv2.imwrite('imw1_0.jpg',imw)
imw=im_wrong2[:,:,no]
cv2.imwrite('imw2_0.jpg',imw)
imw=im_wrong3[:,:,no]
cv2.imwrite('imw3_0.jpg',imw)
imw=im_wrong4[:,:,no]
cv2.imwrite('imw4_0.jpg',imw)
imw=im_wrong5[:,:,no]
cv2.imwrite('imw5_0.jpg',imw)
imw=im_wrong6[:,:,no]
cv2.imwrite('imw6_0.jpg',imw)
imw=im_wrong7[:,:,no]
cv2.imwrite('imw7_0.jpg',imw)
 

另外有需要云服務器可以了解下創新互聯scvps.cn，海內外云服務器15元起步，三天無理由+7*72小時售后在線，公司持有idc許可證，提供“云服務器、裸金屬服務器、高防服務器、香港服務器、美國服務器、虛擬主機、免備案服務器”等云主機租用服務以及企業上云的綜合解決方案，具有“安全穩定、簡單易用、服務可用性高、性價比高”等特點與優勢，專為企業上云打造定制，能夠滿足用戶豐富、多元化的應用場景需求。

標題名稱：在python2.7中用numpy.reshape對圖像進行切割的方法-創新互聯
分享路徑：http://www.yijiale78.com/article34/dodgpe.html

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