放大numpy图像并用零填充额外的空间

问题描述：

我正在处理一个图像列表image_list。 image_list中的每个项目是一个具有形状（X，Y，3）的numpy数组。 X是高度，Y是宽度，每个图像有3个颜色通道。放大numpy图像并用零填充额外的空间

我想获得所有图像的最大宽度和高度，并调整每个图像的大小，使得如果有额外的空间，则底部和右侧将填充0。我可以做第一部分（获得最大高度和最大宽度），但我正在努力与第二部分（调整和填充右边和底部零区域的零）。

max_height = 0 
max_width = 0 
for image in image_list: 
    shape = image.shape 
    if shape[0] > max_height: 
     max_height = shape[0] 
    if shape[1] > max_width: 
     max_width = shape[1]

要调整，我已经试过：

image.resize((max_height, max_width, 3))

但这只是有时工作。其他时候，你会重复多次获得相同的图像。

答

方法＃1

下面是与A是图像的输入列表中的一个方法 -

M,N = np.max([i.shape[:2] for i in A],0) 
M_ext = [M-i.shape[0] for i in A] 
N_ext = [N-i.shape[1] for i in A] 
out = [img3D_pad(a,M_ext[i],N_ext[i]) for i,a in enumerate(A)]

辅助功能 -

def img3D_pad(a,m,n): 
    return np.pad(a,((0,m),(0,n),(0,0)),'constant')

验证

1）形状验证：

In [108]: A = [np.random.randint(11,99,(4,5,3)), np.random.randint(11,99,(2,6,3))] 

In [109]: [i.shape for i in out] 
Out[109]: [(4, 6, 3), (4, 6, 3)]

2）值验证：

In [110]: A[0][...,0] 
Out[110]: 
array([[53, 64, 41, 13, 85], 
     [74, 53, 88, 47, 54], 
     [35, 26, 93, 68, 80], 
     [38, 68, 50, 83, 77]]) 

In [111]: out[0][...,0] 
Out[111]: 
array([[79, 33, 41, 16, 76, 0], 
     [11, 49, 54, 56, 40, 0], 
     [38, 43, 98, 95, 23, 0], 
     [26, 26, 20, 59, 53, 0]]) 

In [112]: A[1][...,0] 
Out[112]: 
array([[76, 44, 29, 20, 91, 71], 
     [71, 90, 11, 51, 81, 22]]) 

In [113]: out[1][...,0] 
Out[113]: 
array([[57, 11, 42, 95, 87, 75], 
     [15, 70, 88, 88, 41, 95], 
     [ 0, 0, 0, 0, 0, 0], 
     [ 0, 0, 0, 0, 0, 0]])

方法2

简化一个基于zeros-initialization -

M,N = np.max([i.shape[:2] for i in A],0) 
out = [img3D_create(a,M,N) for i,a in enumerate(A)]

辅助功能 -

def img3D_create(a,M,N): 
    p,q,r = a.shape 
    out = np.zeros((M,N,r),dtype=a.dtype) 
    out[:p,:q] = a 
    return out

放大numpy图像并用零填充额外的空间

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