NumPy 배열 나누기: 영상 자르기

1. numpy.vsplit

numpy.vsplit(array, indices_or_sections) : Split an array into multiple sub-arrays vertically (row-wise)

• axis 0 (행)로 array를 잘라 나눔.
• array가 image라면 수직으로 잘려진다.

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Simple example

import numpy as np
a = np.arange(12).reshape(-1,3)
np.vsplit(a, (1,3)) 

• 이 경우, idx 0인 행으로 구성된 1x3인 ndarray, idx 1,2 행들이 묶인 2x3인 ndarray, 그리고 idx 3인 행으로 구성된 1x3인 ndarray로 나누어짐
• np.vsplit(a, (1,3))의 반환값은 list임.

[array([[0, 1, 2]]),
 array([[3, 4, 5],
        [6, 7, 8]]),
 array([[ 9, 10, 11]])]

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Image example

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread('../../images/lena.png')
subimgs = np.vsplit(img,4) #하나의 숫자로 주어질 경우 몇 등분인지를 나타냄.

for c in subimgs:
    print(c.shape)
    plt.imshow(c[...,::-1])
    plt.show()

 

결과는 다음과 같음.

• 512개의 pixel을 4등분하여, 128x512x3의 ndarray 4개로 나누어짐.

ref: NumPy API

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2. numpy.hsplit

numpy.hsplit(array, indices_or_sections) : Split an array into multiple sub-arrays horizontally (column-wise)

• axis 1(열)로 array를 잘라 나눔.
• array가 image라면 수평으로 잘려진다.

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Simple example

import numpy as np
a = np.arange(12).reshape(-1,3)
np.hsplit(a, (2,)) 

• 이 경우, idx 0,1인 열(column)들로 구성된 4x2인 ndarray, idx 3인 열로 구성된 4x1인 ndarray로 나누어짐
• np.hsplit(a, (2,))의 반환값은 list임.

[array([[ 0,  1],
        [ 3,  4],
        [ 6,  7],
        [ 9, 10]]),
 array([[ 2],
        [ 5],
        [ 8],
        [11]])]

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Image example

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread('../../images/lena.png')
subimgs = np.vsplit(img,4) #하나의 숫자로 주어질 경우 몇 등분인지를 나타냄.

for c in subimgs:
    print(c.shape)
    plt.imshow(c[...,::-1])
    plt.show()

결과는 다음과 같음.

• 512개의 pixel을 2등분하여, 512x256x3의 ndarray 2개로 나누어짐.

ref: NumPy API

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3. numpy.split

numpy.split(array, indices_or_sections, axis=0) : Split an array into multiple sub-arrays as views into arrays.

• 앞서 살펴본 numpy.vsplit, numpy.hsplit 들의 일반형으로 나눌 축을 axis라는 파라메터로 지정가능함.

다음과 같이 color image에서 각 채널별 영상으로 나누는데 사용가능함.

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Example

mport cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread('../../images/lena.png')
subimgs = np.split(img,3,axis=2) 
for idx,c in enumerate(subimgs):
    print(c.shape)
    plt.title(f'channel: {idx}')
    plt.imshow(c[...,::-1],cmap='gray')
    plt.show()

 

결과는 다음과 같음

ref: NumPy API