Patchify庫:從大圖片中提取補丁
目錄
- 介紹
- 使用Patchify庫切割圖片
- 將切割後的圖片儲存到硬碟
- 使用TIFF檔案讀取圖片
- 使用OpenCV讀取常規圖片
- 切割圖片並產生Numpy Array
- 使用Unpatchify將圖片還原
- 儲存圖片為JPEG或PNG格式
- 應用Patchify在大圖上進行訓練
- 快速運行程式並查看切割後的圖片
使用Patchify庫切割圖片的步驟
在本教學中,我們將使用Patchify庫來將大圖片分割成小補丁。這是一個非常簡單和直觀的過程,讓我們開始吧。
步驟 1:安裝Patchify庫
首先,我們需要安裝Patchify庫。打開終端並執行以下命令:
pip install patchify
安裝完成後,我們可以開始使用Patchify庫。
步驟 2:讀取大圖片
首先,我們需要從檔案中讀取我們要處理的大圖片。我們可以使用TIFF檔案或常規圖片,具體取決於您的需求。在本例中,我們將使用TIFF檔案。
import tifffile
large_image = tifffile.imread("path/to/your/large_image.tif")
步驟 3:切割圖片
一旦我們讀取了大圖片,我們就可以使用Patchify庫將其切割成小補丁。以下是切割圖片的程式碼:
from patchify import patchify
patch_size = 256
patches = patchify(large_image, (patch_size, patch_size))
在上述程式碼中,我們將large_image
切割成大小為256x256的小補丁。Patchify庫會將切割後的小補丁存儲在一個Numpy陣列中。
步驟 4:保存切割後的圖片
最後,我們可以將切割後的圖片保存到硬碟上以供以後使用。您可以選擇使用TIFF檔案或其他常規圖片格式。以下是保存圖片的程式碼:
import cv2
for i in range(patches.shape[0]):
for j in range(patches.shape[1]):
patch = patches[i, j, :, :]
cv2.imwrite(f"patch_{i}_{j}.tif", patch)
上述程式碼將會保存每個小補丁作為單獨的TIFF檔案,並使用命名格式patch_i_j.tif
,其中i
和j
是小補丁的索引。
這就是使用Patchify庫切割圖片的全部步驟。希望這個教學對您有所幫助!
使用Patchify庫切割圖片
在本教學中,我們將介紹如何使用Patchify庫來切割大圖片成小補丁。切割圖片可以讓我們更方便地進行機器學習算法的訓練,並處理過大的圖片數據。讓我們開始吧!
🔹 步驟 1:安裝Patchify庫
首先,我們需要安裝Patchify庫。打開終端並執行以下命令:
pip install patchify
安裝完成後,我們可以開始使用Patchify庫。
🔹 步驟 2:讀取大圖片
在開始切割圖片之前,我們需要從檔案中讀取我們要處理的大圖片。你可以使用TIFF檔案或其他常規圖片格式,取決於你的需求。在這個步驟中,我們使用TIFF檔案。
import tifffile
large_image = tifffile.imread("path/to/your/large_image.tif")
在上面的程式碼中,你需要將"path/to/your/large_image.tif"
替換為你實際圖片的路徑。
🔹 步驟 3:切割圖片
一旦我們讀取了大圖片,我們就可以使用Patchify庫來將其切割成小補丁。以下是切割圖片的程式碼:
from patchify import patchify
patch_size = 256
patches = patchify(large_image, (patch_size, patch_size))
上面的程式碼將會將large_image
切割成大小為256x256的小補丁。切割後的小補丁將被儲存在一個Numpy陣列中。
🔹 步驟 4:保存切割後的圖片
最後,我們可以將切割後的圖片保存到硬碟上,以便以後使用。你可以選擇使用TIFF檔案或其他常規圖片格式。以下是保存圖片的程式碼:
import cv2
for i in range(patches.shape[0]):
for j in range(patches.shape[1]):
patch = patches[i, j, :, :]
cv2.imwrite(f"patch_{i}_{j}.tif", patch)
上面的程式碼將會將每個小補丁作為單獨的TIFF檔案保存到硬碟上,並使用命名格式patch_i_j.tif
,其中i
和j
是小補丁的索引。
這就是使用Patchify庫切割圖片的全部步驟。希望這個教學對你有所幫助!如果你有任何問題,請隨時問我們。