这实际上是一个概念性的问题 – 我现在已经开始研究这个问题,但是还没有找到解决问题的好方法.我有一个
hexagonal image with hexagonal binning/pixels,每个像素的b / w强度值,我试图将其输入深度自动编码器,但似乎这些使用方形或矩形图像(方形像素).请注意,此图像以1-D数组的形式给出,具有适当的x,y坐标

我已经考虑并研究了一些处理这种情况的想法,并且正在寻找可以指向正确方向的一些反馈或信息.

>将六边形图像转换为立方体.如果我们处理所有完整的六边形像素,这将起作用,但是半单元格(即半六边形)使得这不可能.
>将六边形像素切成相同大小的像素(半六边形),这样我们就可以将它们作为“方形”像素输入.然而,半六边形的方向证明这是一个挑战.我还考虑将像素切成较小的三角形像素,但后来我不知道如何处理这个问题.
>添加白色像素(即全0)并强制图像看起来像矩形或正方形.但是,我不知道正方形和六边形像素之间的关系.
>将六边形像素转换为方形像素,然后添加白色空间,使六边形图像成为矩形图像.这似乎是最有可能的,我目前正在阅读有关如何做到这一点的文章,但我不确定如何正确处理半六边形像素.

我猜这个普遍的问题是 –

how do I deal with feeding an image into a Neural Network when the
image is both non-rectangular shaped and non-rectangular pixeled?

任何想法将不胜感激.谢谢！

最佳答案 我没有看到使用常规方形网格重新采样它有任何问题,因此它成为一个合适的2D图像.在任何情况下,您可能都需要这样做以保持网络规模相当小.