在图像处理中，**patch** 指的是较大图像中一个小的、局部区域或像素子集。 Patch 通常是提取出来的矩形或正方形区域，用于分析或处理特定的特征、纹理或模式。它们是许多算法的基本组成部分，使开发人员能够将计算资源集中在图像的相关部分，而不是一次处理整个数据集。 例如，在卷积神经网络 (CNN) 中，patch 用于应用滤波器，通过在图像上滑动来检测边缘、形状或纹理。 这种局部方法降低了计算复杂度，并使算法能够有效地学习分层特征。
Patch 广泛应用于诸如对象检测、图像修复或纹理合成等任务中。 在对象检测中，滑动窗口技术可能会提取 patch 来识别特定对象（例如，人脸）是否存在于该区域内。 类似地，在医学成像中，patch 可以通过分析小的感兴趣区域来帮助隔离肿瘤等异常。 另一个例子是图像拼接，其中来自多个图像的重叠 patch 被匹配以创建全景图。 Patch 还在 JPEG 等压缩算法中发挥作用，这些算法将图像分成 8x8 像素块（patch）以应用离散余弦变换，从而减小文件大小，同时保持视觉质量。
在使用 patch 时，开发人员必须考虑诸如 **patch 大小**、**步长**（滑动窗口时的步进大小）和 **重叠** 等因素。 较小的 patch 大小捕获精细的细节，但可能会错过更广泛的上下文，而较大的 patch 保留更多的空间信息，但会增加计算量。 重叠 patch 可以减轻去噪或超分辨率等任务中的边缘伪影。 例如，在训练用于图像分类的 CNN 时，步长等于 patch 大小的非重叠 patch 可以减少冗余，而在语义分割中，重叠 patch 有助于确保更平滑的预测。 Python 的 NumPy 或 OpenCV 等工具提供了有效提取和处理 patch 的函数，使开发人员能够平衡准确性和性能。