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大型图像进行碎片化分割是一种高效的图像处理方式，常见于处理大尺寸或高分辨率图像时。这种方法通过将原始图像分割成多个小块（碎片），逐一处理后再组合回原始图像，从而在保证质量的同时提高处理效率。

下面是一个实现大型图像碎片化分割的函数示例：

import rasterio
from rasterio.windows import Window
def make_grid(shape, window=512, min_overlap=32):
    """返回一个大小为(N,4)的数组，N为片数，第二个轴表示切片的x1,x2,y1,y2坐标。"""
    x, y = shape
    # 计算横向切片数量
    nx = x // (window - min_overlap) + 1
    x1 = np.linspace(0, x, num=nx, endpoint=False, dtype=np.int64)
    x1[-1] = x - window
    x2 = (x1 + window).clip(0, x)
    
    # 计算纵向切片数量
    ny = y // (window - min_overlap) + 1
    y1 = np.linspace(0, y, num=ny, endpoint=False, dtype=np.int64)
    y1[-1] = y - window
    y2 = (y1 + window).clip(0, y)
    
    # 创建切片坐标数组
    slices = np.zeros((nx, ny, 4), dtype=np.int64)
    for i in range(nx):
        for j in range(ny):
            slices[i, j] = x1[i], x2[i], y1[j], y2[j]
    
    return slices.reshape(nx * ny, 4)

代码解释

该函数 make_grid 接受以下参数：

• shape：存储图像尺寸的元组，格式为 (x, y)。
• window：默认值为 512，设置图像切片的大小。
• min_overlap：默认值为 32，设置切片之间的最小重叠大小。

函数返回一个二维数组 slices，每个元素表示一个切片的坐标 (x1, x2, y1, y2)。通过将原始图像分割成多个小块后，开发者可以根据需要对每个切片进行处理。

这个函数的主要步骤如下：

应用场景

这个函数适用于大型图像的分割任务，特别是在需要将图像分割成多个小块后进行处理（如分类、检测或语义分割）。通过合理设置窗口大小和重叠值，可以在保持图像完整性的同时提高处理效率。