python - 四个矩阵的切片数组

Question

我有一个包含 4 个图像的数组，每个图像可以说是 NxM（所有图像共享相同的大小）

（顺便说一下，我正在实现一个 Harris Corner 检测器。）

现在我做了一个矩阵M = ([Ix^2, Ixy],[Ixy, Iy^2]).reshape(2,2) ，现在我想计算我的响应。这通常是Det(RM) - k*(trace(RM)**2) RM 是一个 2x2 矩阵，该矩阵中的每个点都来自 M 中每个图像的相同坐标位置。

如何切片 M 以创建 RM？换句话说，我如何对矩阵 M 进行切片，以便为 NxM 图像中的每个像素创建一个更小的矩阵 2x2 RM？例如，第一个 RM 矩阵应该是一个 2x2 矩阵，取 M 中每个图像的 0,0 坐标。

Answer 1

根据您的描述，目前还不清楚 RM 和 M 是什么。

M 是包含所有 4 个图像的 ndarray，而 RM 是包含来自 4 个图像的数据的给定像素的 2x2 数组吗？

您可以将 4 个图像放入同一个 ndarray 中，使其具有形状(4,N,M)，然后重塑切片。

例如，要获取 (0,0) 条目，您需要A[:,0,0]获取 4 个像素，然后对其进行整形以获取 2x2 数组。