extract_patches_2d#

sklearn.feature_extraction.image.extract_patches_2d(image, patch_size, *, max_patches=None, random_state=None)[источник]#

Преобразование 2D изображения в набор патчей.

Полученные патчи размещаются в выделенном массиве.

Подробнее в Руководство пользователя.

Параметры:
imagendarray формы (высота_изображения, ширина_изображения) или (высота_изображения, ширина_изображения, n_каналов)

Исходные данные изображения. Для цветных изображений последнее измерение определяет канал: RGB-изображение будет иметь n_channels=3.

patch_sizeкортеж int (высота_патча, ширина_патча)

Размеры одного патча.

max_patchesint или float, по умолчанию=None

Максимальное количество патчей для извлечения. Если max_patches является числом с плавающей точкой между 0 и 1, оно принимается как доля от общего количества патчей. Если max_patches если None, соответствует общему количеству извлекаемых патчей.

random_stateint, экземпляр RandomState, по умолчанию=None

Определяет генератор случайных чисел, используемый для случайной выборки, когда max_patches не равно None. Используйте целое число, чтобы сделать случайность детерминированной. См. Глоссарий.

Возвращает:
патчимассив формы (n_patches, patch_height, patch_width) или (n_patches, patch_height, patch_width, n_channels)

Коллекция патчей, извлеченных из изображения, где n_patches является либо max_patches или общее количество патчей, которые могут быть извлечены.

Примеры

>>> from sklearn.datasets import load_sample_image
>>> from sklearn.feature_extraction import image
>>> # Use the array data from the first image in this dataset:
>>> one_image = load_sample_image("china.jpg")
>>> print('Image shape: {}'.format(one_image.shape))
Image shape: (427, 640, 3)
>>> patches = image.extract_patches_2d(one_image, (2, 2))
>>> print('Patches shape: {}'.format(patches.shape))
Patches shape: (272214, 2, 2, 3)
>>> # Here are just two of these patches:
>>> print(patches[1])
[[[174 201 231]
  [174 201 231]]
 [[173 200 230]
  [173 200 230]]]
>>> print(patches[800])
[[[187 214 243]
  [188 215 244]]
 [[187 214 243]
  [188 215 244]]]
На этой странице