python – numpyscipy,遍历子数组

概述最近我一直在对8×8图像数据块进行大量处理. 标准方法是使用嵌套的for循环来提取块,例如 for y in xrange(0,height,8): for x in xrange(0,width,8): d = image_data[y:y+8,x:x+8] # further processing on the 8x8-block 我不禁想知道是否有办法 最近我一直在对8×8图像数据块进行大量处理.
标准方法是使用嵌套的for循环来提取块,例如

for y in xrange(0,height,8):    for x in xrange(0,wIDth,8):        d = image_data[y:y+8,x:x+8]        # further processing on the 8x8-block

我不禁想知道是否有办法使用我可以使用的numpy / scipy来 *** 作此 *** 作或其他方法？某种迭代器？

一个MWE1：

#!/usr/bin/env pythonimport sysimport numpy as npfrom scipy.fftpack import dct,IDctimport scipy.miscimport matplotlib.pyplot as pltdef dctdemo(coeffs=1):    unzig = np.array([         0,1,8,16,9,2,3,10,17,24,32,25,18,11,4,5,12,19,26,33,40,48,41,34,27,20,13,6,7,14,21,28,35,42,49,56,57,50,43,36,29,22,15,23,30,37,44,51,58,59,52,45,38,31,39,46,53,60,61,54,47,55,62,63])    lena = scipy.misc.lena()    wIDth,height = lena.shape    # reconstructed    rec = np.zeros(lena.shape,dtype=np.int64)    # Can this part be vectorized?    for y in xrange(0,8):        for x in xrange(0,8):            d = lena[y:y+8,x:x+8].astype(np.float)            D = dct(dct(d.T,norm='ortho').T,norm='ortho').reshape(64)            Q = np.zeros(64,dtype=np.float)            Q[unzig[:coeffs]] = D[unzig[:coeffs]]            Q = Q.reshape([8,8])            q = np.round(IDct(IDct(Q.T,norm='ortho'))            rec[y:y+8,x:x+8] = q.astype(np.int64)    plt.imshow(rec,cmap='gray')    plt.show()if __name__ == '__main__':    try:        c = int(sys.argv[1])    except ValueError:        sys.exit()    else:        if 1 <= int(sys.argv[1]) <= 64:            dctdemo(int(sys.argv[1]))

脚注：

>实际应用：https://github.com/figgis/dctdemo

解决方法 在Scikit Image中有一个函数vIEw_as_windows

> http://scikit-image.org/docs/dev/api/skimage.util.html#view-as-windows

不幸的是,我将不得不再次完成这个答案,但你可以以一种形式抓住窗户,你可以传递给dct：

from skimage.util import vIEw_as_windows# your code...d = vIEw_as_windows(lena.astype(np.float),(8,8)).reshape(-1,8)dct(d,axis=0)

总结

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