Py之slidingwindow&sliding_window：slidingwindow、sliding_window的简介、安装、使用方法之详细攻略

Py之slidingwindow&sliding_window：slidingwindow、sliding_window的简介、安装、使用方法之详细攻略

目录

sliding_window的简介

sliding_window的安装

sliding_window的使用方法

slidingwindow、sliding_window的简介

sliding_window

参考文章：http://stackoverflow.com/a/6822761

slidingwindow

       这是一个简单的小Python库，用于将一组窗口计算成一个较大的数据集，设计用于图像处理算法，该算法使用滑动窗口将处理分解为一系列较小的块。此外，还可以指定一组可选转换，以应用于每个窗口。
       还包括用于计算窗口距离矩阵的功能，用于需要考虑窗口中每个像素（相对于其中心）的位置的用例，以及用于批处理窗口和合并应用于窗口的处理结果的功能。
       对于在生成窗口边界后需要修改它们的用例，可以将窗口对象转换为（x，y，w，h）元组表示的矩形。还提供了转换矩形的功能（填充、裁剪、强制方形宽高比等）。
       还提供了创建NumPy数组的功能，如果可用的系统内存不足，该功能将回退到使用内存映射临时文件作为下划线数组缓冲区，以及确定生成窗口时可以使用的最大方形窗口大小。

sliding_window的安装

pip install sliding_window

pip install slidingwindow

sliding_window的使用方法

更新……

import slidingwindow as sw
import numpy as np

# Load our input image here
# data = load(...)

# Generate the set of windows, with a 256-pixel max window size and 50% overlap
windows = sw.generate(data, sw.DimOrder.HeightWidthChannel, 256, 0.5)

# Do stuff with the generated windows
for window in windows:
	subset = data[ window.indices() ]
	# ...

# Or, using some transformation functions
tranforms = [
	lambda m: np.fliplr(m),
	lambda m: np.flipud(m),
	lambda m: np.rot90(m, k=1, axes=(0, 1)),
	lambda m: np.rot90(m, k=3, axes=(0, 1))
]
windows = sw.generate(data, sw.DimOrder.HeightWidthChannel, 256, 0.5, tranforms)
for window in windows:
	transformed = window.apply(data)
	# ...

# Alternatively, if we want to modify each window
windows = sw.generate(data, sw.DimOrder.HeightWidthChannel, 256, 0.5)
for window in windows:
	rect = window.getRect()
	transformed = sw.padRectEqually(rect, 100, data.shape)
	window.setRect(transformed)
	# ...