Python2.7中使用numpy.reshape进行图像分块切割

小石头

发布时间：2026-10-14| 6人浏览过

原创

本文介绍在Python2.7环境下，利用numpy.reshape函数对灰度图像进行分块处理的方法。重点解析shape参数中order选项（'C'与'F'）对元素重排顺序的影响，并通过h=300, w=300, patchsize=100的具体案例，展示如何正确计算输出维度及避免常见的reshape错误，实现按Z轴顺序叠放小块。

图像分块切割需求与原理

面临这样一个实际需求：需要将图片按照指定的patchsize进行切块，随后按照z轴顺序将这些小块堆叠起来，具体效果可参考下图（此处仅针对灰度图像进行讨论）。

假设原始图片im的尺寸为（h，w），设定的patchsize为（ph，pw）。经过处理后，新数据的尺寸变为（ph，pw，w*h/ph/pw）。为了简化表述，这里假设图像尺寸可以被patchsize整除。

为便于理解，后续示例中设定h=300，w=300，ph=100，pw=100。在此条件下，处理后的深度维度d等于9。

numpy.reshape参数order详解

关于numpy.reshape函数的详细文档说明，请点击链接查看。

需要特别注意的是第三个参数order，其默认值为order='C'，这意味着在reshape过程中，最后一个维度的元素会优先被重新排列位置。而当设置order='F'时，情况则相反，第一个维度的元素会优先被重排。

具体示例如下，执行上述操作后得到的im2即为这样一个tensor结构。

代码实现与常见错误分析


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)

以上就是在Python2.7中利用numpy.reshape对图像进行切割的完整方法分享，希望能为读者提供参考，并欢迎大家继续支持本站。