如何在Julia中高效获取图像的8×8二维滑动窗口？

问题描述 #

现有一张2000×2000像素的灰度图像，需要提取所有尺寸为8×8的滑动窗口（子数组），步长固定为1，功能等价于Python NumPy中的np.lib.stride_tricks.sliding_window_view(img, (8,8))。

已尝试方案 #

曾尝试ImageFiltering.jl中的mapwindow函数，但该函数不支持8×8这类偶数尺寸的窗口，即使指定border=Inner()参数也无法得到正确结果。

期望结果 #

对2000×2000的数组，得到1993×1993个（共3972049个）形状为8×8的子数组，无需填充，步长固定为1。

自定义实现 #

已编写以下自定义函数实现需求，但希望找到现成的高效方案：

function get_windows(img, window_size=8)
    X, Y = size(img)
    [img[i:i+window_size-1, j:j+window_size-1]
     for i in 1:X-window_size+1
     for j in 1:Y-window_size+1]
end

推荐的高效现成方案 #

使用Strided.jl包 #

Strided.jl提供了高效的滑动窗口实现，返回原始数据的视图而非复制数据，性能更优。

1. 安装包：

using Pkg
Pkg.add("Strided")

2. 提取滑动窗口：

using Strided

# 示例：生成2000×2000的灰度图像
img = rand(2000, 2000)

# 提取8×8滑动窗口，返回形状为(8,8,1993,1993)的四维视图
windows = slidingwindow(img, (8, 8))

# 若需要将窗口维度调整到最后（形状变为(1993,1993,8,8)），可使用permutedims
windows_reshaped = permutedims(windows, (3, 4, 1, 2))

该方案避免了内存复制，比自定义列表推导式更高效，尤其适合处理大尺寸图像。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Siddharth Yadav