Numpy比例三维阵列

Question

我正在尝试将一个3D阵列缩放到64x64x64（从更大的非立方体大小），保持纵横比。

我在这样的2D阵列中做了同样的事情：

pad = Input.size[1]-Input.size[0]
padLeft = math.ceil(pad/2)
padRight = math.floor(pad/2)
if(pad > 0):
    paddedInput = np.pad(Input, ((0,0), (padLeft,padRight)), 'constant', constant_values=(0,0))
else:
    paddedInput = np.pad(Input, ((math.fabs(padLeft),math.fabs(padRight)), (0,0)), 'constant', constant_values=(0,0))
Output = misc.imresize(paddedInput,(InputHeight,InputHeight))

有没有办法在N（=3）个维度上实现同样的事情？

编辑：我尝试转换为3D:

pad = np.zeros((3,1))
pad[0,0] = max(Input.shape) - Input.shape[0]
pad[1,0] = max(Input.shape) - Input.shape[1]
pad[2,0] = max(Input.shape) - Input.shape[2]
paddedInput = np.zeros((max(Input.shape),max(Input.shape),max(Input.shape)))
print(paddedInput.shape)
for dimension in range(0,3):
    padLeft = math.ceil(pad[dimension,0]/2)
    padRight = math.floor(pad[dimension,0]/2)
    if((padLeft > 0) or (padRight > 0)):
        if dimension == 0:
            paddedInput = np.pad(Input, ((padLeft,padRight),(0,0),(0,0)), 'constant', constant_values=0)
        elif dimension == 1:
            paddedInput = np.pad(paddedInput, ((0,0), (padLeft,padRight),(0,0)), 'constant', constant_values=0)
        elif dimension == 2:
            paddedInput = np.pad(paddedInput, ((0,0),(0,0), (padLeft,padRight)), 'constant', constant_values=0)
print(paddedInput.shape)

这是运行的，但被填充的尺寸被填充了两倍的量…

Answer 1

查看scipy.ndimage中的缩放。在这里，您可以提供沿每个轴的缩放因子，而不是最终的立方体大小，但这很容易计算。

inarr = np.ones((32,32,32))
outarr = ndimage.zoom(inarr, 2)
outarr.shape
(64, 64, 64)

Answer 2

答案是使用pad，然后使用numpy.ndarray.resize（）：

pad = np.zeros((3,1))
pad[0,0] = max(Input.shape) - Input.shape[0]
pad[1,0] = max(Input.shape) - Input.shape[1]
pad[2,0] = max(Input.shape) - Input.shape[2]
paddedInput = np.zeros((max(Input.shape),max(Input.shape),max(Input.shape)))
paddedInput = np.pad(Input, ((int(math.ceil(pad[0,0]/2)),
    int(math.floor(pad[0,0]/2))),(int(math.ceil(pad[1,0]/2)),
    int(math.floor(pad[1,0]/2))),(int(math.ceil(pad[2,0]/2)),
    int(math.floor(pad[2,0]/2)))), 'constant', constant_values=0)
paddedInput.resize((64,64,64))

在一行上完成所有的pad可以修复任何错误。