ストライドベースのスライスを使用して 4D Numpy 配列からランダムな画像パッチを効率的に切り出すにはどうすればよいですか?

ランダムな画像トリミングのための効率的な Numpy スライス

複数のカラー イメージを表す 4D Numpy 配列からのランダムな 16x16 パッチの効率的なトリミング用 (ここで、最初の次元はイメージの数で、2 番目と 3 番目の次元は同じ幅と高さです)、ストライドベースのアプローチを利用できます。

np.lib.stride_tricks.as_strided または scikit-画像の view_as_windows

これらのメソッドは、入力配列にビューとしてスライディング ウィンドウを作成し、メモリのオーバーヘッドを削減します。 Scikit-image の view_as_windows は、要素が入力配列の次元に対応するタプルとしてウィンドウの形状を指定することにより、セットアップを簡素化します。スライドの軸にはウィンドウ長が割り当てられ、他の軸は 1 に設定されます。

コード例

<code class="python"># Import scikit-image for view_as_windows
from skimage.util.shape import view_as_windows

# Get sliding windows
w = view_as_windows(X, (1,16,16,1))[...,0,:,:,0]

# Generate random per-image offsets
x = np.random.randint(0,12,X.shape[0])
y = np.random.randint(0,12,X.shape[0])

# Index and extract specific windows
out = w[np.arange(X.shape[0]),x,y]

# Reformat if necessary
out = out.transpose(0,2,3,1)</code>

このコードは、4 つのランダムな (x_offset, y_offset) ペアを生成します。そして、最小限のメモリオーバーヘッドで、指定されたパラメータ内で 4 つのランダムな 16x16 パッチを抽出します。

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