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Numpy scale 3D阵列

multi-dimensional-scaling scaling numpy arrays python

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user2290362 · 技术社区 · 9 年前

我试图将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阵列中也做了同样的事情:

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))

有没有一种方法可以在N(=3)个维度上实现同样的目标?

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,但被填充的维度的填充量是它们需要的两倍。。。

2 回复 | 直到 9 年前

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mdurant 9 年前

看看 zoom 在里面 scipy.ndimage 。这里您提供了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)

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user2290362 9 年前

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))

在一行中完成所有填充可以修复任何错误。