有效地使用多个Numpy切片进行随机图像裁剪

Question

有效地使用多个Numpy切片进行随机图像裁剪

我有一个4-D numpy数组，第一个维度代表数据集中的图像数量，第二个和第三个是（相等）宽度和高度，第四个是通道数量（3）。例如，假设我有4张28 * 28的彩色图像，所以我的图像数据如下所示：

X = np.reshape(np.arange(4*28*28*3), (4,28,28,3))

我想选择4个图像中每个图像的随机16 * 16宽x高的裁剪。关键的是，我希望每个图像的裁剪不同，即我想生成4个随机（x_offset，y_offset）对。最后我想要访问一个形状数组（4,16,16,3）。

如果我在for循环中写这个，它看起来像这样：

x = np.random.randint(0,12,4)y = np.random.randint(0,12,4)for i in range(X.shape[0]):
    cropped_image = X[i, x[i]:x[i]+16, y[i]:y[i]+16, :]
    #Add cropped image to a list or something

但我想尽可能高效地完成它，我想知道是否有办法用步幅和花式索引来做到这一点。我已经看到了这个问题的答案，但是我无法完全理解如何将stride_tricks与第二和第三（宽度和高度）轴上的步幅的随机起点结合起来。