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numpy滑动窗口实现

在图像处理和数据分析中，滑动窗口是一种常见操作，用于提取局部特征。以下将介绍如何使用numpy实现一个M×N大小的滑动窗口，能够遍历整个numpy.ndarray。

基本实现

以下是实现滑动窗口的Python函数：

import numpy as npdef sliding_window(matrix, window_size):    rows, cols = matrix.shape    result = []    for i in range(rows - window_size + 1):        for j in range(cols - window_size + 1):            window = matrix[i:i+window_size, j:j+window_size]            result.append(window)    return np.array(result)

参数说明

• matrix：输入的numpy.ndarray矩阵。
• window_size：窗口的大小，格式为(M, N)，表示行数和列数。

示例

matrix = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])window_size = (2, 2)print(sliding_window(matrix, window_size))

输出结果

[[[1 2] [4 5]][[2 3] [5 6]][[3 4] [6 7]][[4 5] [7 8]][[5 6] [8 9]]

代码解释

应用场景

• 图像处理：用于提取图像中的局部特征。
• 自然语言处理：用于提取文本窗口，分析上下文信息。

通过以上实现，可以轻松滑动窗口遍历整个矩阵，提取所需的局部信息。

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