从较大的矩阵中创建8x8矩阵

Question

我目前有一个170x296矩阵，需要将其划分为8x8矩阵。你知道怎么做吗？

[1 , 2 , 3 , 4 , ...  , 170]    --> 296x170 matrix 
[171 , ...                 ]
[342 , ...                 ]
[...                       ]
[49900 ...                 ]

我想把它转换成：

[1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8                ]
[171 , 172 , 173 , 174 , 175 , 176 , 177 , 178]
[...                                          ]

[9 , 10 , 11 , 12 , 13 , 14 , 15 , 16        ]
[179, 180 , 181 , 182 , 183 , 184 , 185 , 186]
[...                                         ]

等等

(在这种情况下，它是一个170x296矩阵，所以不是所有的值都适合8x8矩阵。最后几个不适合的值可以存储在列表中。(

事先谢谢！

Answer 1

这里有一个使用测试恒等矩阵的可能解决方案。使用flatten，您可以将大的单个矩阵转换为一维数组，然后简单地循环64个子组中的元素，并将它们转换回8x8子矩阵，如果您想存储它们，请将它们保存到某个列表中。你只需要一个循环。不构成矩阵的其余元素可以使用%模算子和索引切片[-length%64:]存储在列表中

a = np.eye(170, 296)
a_flat = a.flatten()
length = len(a_flat)
new_matrices = []
for i in range(0, length, 64):
try:
new_matrices.append(a_flat[i:i+64].reshape((8,8)))
except:
break
remaining = a_flat[-(length%64):]   

Answer 2

最简单的解决方案很可能是Scikit Image的view_as_blocks:

import numpy as np
import skimage.util
img = np.arange(296 * 170).reshape(296, 170)
# Make sure the image dimensions are a multiple of 8
img = img[:, :-2]
img_blocks = skimage.util.view_as_blocks(img, block_shape=(8, 8))
img_blocks.shape
# (37, 21, 8, 8)

正如你所看到的，img被切割成8x8块，垂直方向37块，水平方向21块。

以玩具为例，很容易看出发生了什么：

import numpy as np
import skimage.util
img = np.arange(4 * 6).reshape(4, 6)
img
# array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5],
#        [ 6,  7,  8,  9, 10, 11],
#        [12, 13, 14, 15, 16, 17],
#        [18, 19, 20, 21, 22, 23]])
img_blocks = skimage.util.view_as_blocks(img, block_shape=(2, 2))
img_blocks
# array([[[[ 0,  1],
#          [ 6,  7]],
# 
#         [[ 2,  3],
#          [ 8,  9]],
# 
#         [[ 4,  5],
#          [10, 11]]],
# 
# 
#        [[[12, 13],
#          [18, 19]],
# 
#         [[14, 15],
#          [20, 21]],
# 
#         [[16, 17],
#          [22, 23]]]])