python 实现从高分辨图像上抠取图像块

#coding=utf-8
import cv2
import numpy as np
import os
# 程序实现功能：
# 根据patch在高分辨率图像上的索引值，crop出对应区域的图像
# 并验证程序的正确性
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对于当前输入的3328*3328的高分辨率特征图，首先resize到640*640
然后根据当前的patch文件名（包含了patch在高分辨率图像上的行索引和列索引）
这个索引值是将高分辨率图像划分成多个没有overlap的256*256的图像块之后的行索引和列索引
行索引range(1,11)，列索引range(0,12)
3328=13*256
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index='IDRiD_03_3_12.jpg'
raw_img_path='F:\\2\\eye_seg_con\\eye_seg\\joint_data\\raw_image\\train'
patches_path='F:\\2\\eye_seg_con\\eye_seg\\joint_data\\patches\\train'
true_patches=cv2.imread(os.path.join(patches_path,index))[:,:,::-1]

print(os.path.join(raw_img_path,index.split('_')[0]+index.split('_')[1]+'.jpg'))

hr_img=cv2.imread(os.path.join(raw_img_path,index.split('_')[0]+'_'+index.split('_')[1]+'.jpg'))[:,:,::-1]
hr_img=cv2.resize(hr_img,(640,640))# hr_img RGB

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640/13=49.23076923076923 记作unit
将640*640的区域平均划分成13*13份，每一份的像素点大小是unit*unit
然后将对应位置（取整）的图像块抠出来，resize成256*256大小
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unit=640/13
patch_row_num = int(index[:-4].split('_')[2])
patch_col_num = int(index[:-4].split('_')[3])

row_start=round(patch_row_num*unit)
row_end=round((patch_row_num+1)*unit)
col_start=round(patch_col_num*unit)
col_end=round((patch_col_num+1)*unit)

my_patch=hr_img[row_start:row_end,col_start:col_end,:]
my_patch=cv2.resize(my_patch,(256,256))
my_patch=np.array(my_patch,dtype=np.uint8)

cv2.imshow('true_patches',true_patches[:,:,::-1])
cv2.waitKey(0)

cv2.imshow('my_patch',my_patch[:,:,::-1])
cv2.waitKey(0)

# # hr_img RGB
#
# # cv2.imshow('1',hr_img[:,:,::-1])
# # cv2.waitKey(0)
#
# hr_img2=cv2.imread(os.path.join(raw_img_path,index.split('_')[0]+'_'+index.split('_')[1]+'.jpg'))
# hr_img2=cv2.resize(hr_img2,(640,640))[:,:,::-1]# hr_img2 RGB
# # cv2.imshow('2',hr_img2[:,:,::-1])
# # cv2.waitKey(0)
#
# print(np.sum(hr_img2-hr_img))# 0

# 结论：
# 对于cv2.resize函数而言,无论是先进行BGR的通道转换,再resize,还是先进行resize,再进行BGR通道转换
# 所得到的图像是相同的,即resize和通道维度的变换可交换顺序
# 实际上resize只发生在spatial dimension，而通道变换发生在channels dimension，所以空间维度上的插值变换
# 是在每个通道维度上独立进行的。
# 另外，对于计算机而言，所读取到的彩色图像就是H*W*3的矩阵而已，它本身是没有办法区分究竟是BGR格式还是RGB格式的