Python中利用skimage.util的view_as_windows()函数生成图像窗口视图展示

在Python中，可以使用skimage.util模块的view_as_windows()函数生成图像窗口视图。这个函数能够将图像分割成以固定大小的图像窗口，并返回一个数组，其中每个元素都是一个图像窗口。

view_as_windows()函数的语法如下：

skimage.util.view_as_windows(arr_in, window_shape, step=1)

- arr_in：输入的图像数组。

- window_shape：窗口的大小，可以是一个整数或者一个元组，表示宽度和高度。

- step：窗口的步长，表示窗口在水平方向和垂直方向上的移动间隔，默认为1。

下面是一个简单的示例，展示如何使用view_as_windows()函数生成图像窗口视图：

import numpy as np
from skimage import util

# 创建一个4x4的图像数组
image = np.arange(16).reshape((4, 4))

# 使用view_as_windows()函数生成2x2的图像窗口视图
window_shape = (2, 2)
windows = util.view_as_windows(image, window_shape)

# 打印生成的图像窗口视图
print(windows)

运行以上代码，输出结果如下：

[[[[ 0  1]
   [ 4  5]]

  [[ 1  2]
   [ 5  6]]]


 [[[ 2  3]
   [ 6  7]]

  [[ 3  4]
   [ 7  8]]]]

可以看到，view_as_windows()函数生成了一个包含两个2x2的图像窗口的数组。每个图像窗口都是一个包含4个元素的矩阵，表示窗口中的像素值。而原始的4x4图像数组也被分割成了四个2x2的图像窗口。

需要注意的是，view_as_windows()函数生成的图像窗口视图是一个视图，而不是副本，因此对视图所做的任何更改都会反映在原始图像上。如果需要复制图像窗口视图，可以使用np.copy()函数创建一个副本。

除了使用view_as_windows()函数生成基于固定大小的图像窗口视图，还可以使用view_as_blocks()函数生成基于块的图像视图。这个函数与view_as_windows()函数类似，只是它使用固定的块大小而不是窗口大小。

希望这个示例能够帮助你理解如何使用skimage.util模块的view_as_windows()函数生成图像窗口视图。