extract_patches_2d

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

Преобразует двумерное изображение в набор фрагментов.

Полученные фрагменты помещаются в отдельный массив.

Подробнее см. в руководстве пользователя.

Параметры:

imagendarray формы (image_height, image_width) или (image_height, image_width, n_channels)

Исходные данные изображения. Для цветных изображений последняя размерность задаёт канал: RGB-изображение имело бы n_channels=3.

patch_sizeкортеж целых чисел (patch_height, patch_width)

Размеры одного фрагмента.

max_patchesint или float, по умолчанию=None

Максимальное число извлекаемых фрагментов. Если max_patches — число с плавающей точкой от 0 до 1, оно считается долей от общего числа фрагментов. Если max_patches равно None, извлекаются все доступные фрагменты.

random_stateint, экземпляр RandomState, по умолчанию=None

Определяет генератор случайных чисел, используемый для случайной выборки, если max_patches не равно None. Используйте int, чтобы обеспечить воспроизводимость случайных результатов. См. глоссарий.

Возвращает:

patchesмассив формы (n_patches, patch_height, patch_width) или (n_patches, patch_height, patch_width, n_channels)

Набор фрагментов, извлечённых из изображения, где n_patches равно либо max_patches, либо общему числу доступных для извлечения фрагментов.

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]]]

Примеры из галереи

Онлайн-обучение словаря частей лиц

Удаление шума с изображения с помощью обучения словаря