Ndimensional平铺合并库
tiler的Python项目详细描述
瓦工
正在工作！
这个软件包提供了N维平铺（补丁提取）的工具 以及随后与锥形（窗口）函数合并。在
这对于深度学习中的语义分割任务特别有用， 我们经常需要处理不适合GPU内存的图像 （二维高光谱卫星图像、三维层析数据、全幻灯片图像等）。在
实现的功能
- 与数据读取器无关：使用numpy数组
- 优化以避免不必要的内存复制：除需要填充的边框平铺外，所有平铺都有numpy视图
- N维数组平铺（但现在平铺的维数必须与数组相同）
- 支持频道维度：不平铺的维度
- 重叠支撑：可以指定平铺重叠百分比或重叠大小
- 使用一致的索引或方便的迭代器访问单个分片
- 将平铺合并回完整数组：可选取消对原始形状的填充
- 合并支持scipy窗口函数
路线图
- 测试
- 添加边界窗口生成（如Pielawski等人-见参考资料）
- 更多示例
- 实现windows函数并删除scipy依赖（我们只需要几个生成windows的函数）
- Pythorch数据集类便利包装器？在
- 任意大小的图块（m-dim window over n-dim array，m<；=n）？ 在
- 更平滑分段的可选增强模式？
- D4旋转组
- 镜像
- 用普通for循环进行基准测试，确定开销
安装
最新版本可通过pip获得：
pip install tiler
或者，可以克隆存储库并手动安装：
^{pr2}$示例
现在，只有examples/tiler_example.py
激励和其他平铺/修补库
我致力于修补三维数据的语义分割和
我经常发现自己在重用为以前的项目编写的平铺函数。
下面列出的现有库不适合我的用例，所以我写了tiler。在
不过，还有其他库可能更适合您：
- 在
- 最小图像阅读器不可知的二维平铺工具
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- 强大的Pythorch工具集，具有二维图像平铺和在GPU合并
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Vooban/Smoothly-Blend-Image-Patches
- 二维图像的镜像和D4旋转数据（8倍）平方样条窗口函数增强
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- 将2D图像切片并合并成N个大小相等的分片
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你知道其他图书馆吗？在
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参考文献
Introducing Hann windows for reducing edge-effects in patch-based image segmentation，皮耶劳斯基和沃尔比，2020年3月
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