性能 – Matlab：高效的图像补丁提取

我有一大堆图像,我希望从中提取图像补丁.贴片尺寸均匀,并在常规网格点从每个图像中提取.我可以使用以下代码执行此操作：

for n = 1:nImages
    % Read image
    imageFile = imageFiles{n};
    I = imread(imageFile);

    % Grid point locations
    height = size(I, 1);
    width = size(I, 2);
    border = floor(patchSize/2);
    centres = gridPoints(height, width, nPointsX, nPointsY, border);

    % Extract and process patches
    for p = 1:nPatches
        % Patch location
        x = centres(p, 1);
        y = centres(p, 2);
        % Top-left point of patch
        x = x - floor(patchSize/2) + 1;
        y = y - floor(patchSize/2) + 1;

        % Extract patch -- BOTTLENECK!
        patch = imcrop(I, [x y patchSize-1 patchSize-1]);

        % Process patch
        % ...
    end
end

这段代码非常低效,特别是考虑到大量图像和大量网格点(我也在每个图像的不同比例下进行此操作).我已经运行了Matlab的分析器,发现imcrop是导致效率低下的原因.仅运行50张图像(但在3个刻度上有100 x 100网格点)需要756秒.

是否有另一种方法可以在Matlab中提取图像补丁而不会产生如此巨大的处理开销？

下标索引是MATLAB中的自然操作.

patch = I(y:y+patchSize-1, x:x+patchSize-1);

鉴于在rect = [x y patchSize-1 patchSize-1]的问题中使用imcrop违反直觉,给出了patchSize-1 x patchSize-1的方形维度,上述命令的输出大小应该被确认为正确用于您的目的.

编辑：对于RGB(或任何平面多通道格式)：

patch = I(y:y+patchSize-1, x:x+patchSize-1, :);