У меня есть 3D-изображение, и я пытаюсь предсказать результаты его срезов, используя нейронные сети. Проблема в том, что после предсказания я хотел бы найти способ упаковать их обратно. У меня есть идея, которая использует метод сетки, однако я не уверен, что это лучший способ сделать это.
fig=plt.figure(figsize=(20, 20))
columns = rangex_of_crop
rows = rangey_of_crop
for i, x in enumerate(cropped_images):
img = x
fig.add_subplot(rows, columns, i+1)
plt.axis('off')
plt.imshow(np.squeeze(x))
fig = plt.figure(figsize=(15, 15), frameon=False)
plt.show()
Выходные данные должны быть np.array всего изображения, и мы должны предположить, что срезы могут быть разных размеров (не один за другим, все вместе, т.е. все разделенные изображения могут быть 32x32 или 64x64):