Generalizar para crear imágenes particionadas en una cantidad arbitraria de cuadraditos

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https://github.com/biancabalzarini/despeckling/blob/a8f1ac0c94b7570a0de2c40bd970be403f1402d4/scripts/GenrationGI0.py#L39 Esta función crea una imagen de 100x100 subdividida en 4 partes. Quiero generalizarla para poder decirle:

• cuantos subcuadraditos quiero por lado (n_cuad_lado)
• y cuantos píxeles por lado tiene que tener cada subcuadradito (pixeles_cuad).

Por ejemplo, la imagen de 100x100 subdividida en 4 tendría n_cuad_lado=2 y pixeles_cuad=25. Si quiero una imagen de 30x30 subdividida en 9 cuadrados, entonces n_cuad_lado=3 y pixeles_cuad=10. Y si quiero una imagen de 75x75 sin subdividir, n_cuad_lado=1 y pixeles_cuad=75.

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Esta generalización también va a impactar en estas otras dos funciones (porque asumen que las imágenes son de 100x100): https://github.com/biancabalzarini/despeckling/blob/7f0bd6061d0d7058d1923292a8e80b768f3d6cee/scripts/autoencoders.py#L27 https://github.com/biancabalzarini/despeckling/blob/7f0bd6061d0d7058d1923292a8e80b768f3d6cee/scripts/autoencoders.py#L70

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A la notebook principal no hay que hacerle ningún cambio porque ya es indiferente al tamaño de las imágenes.

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Podría agregar también un notebook donde muestre algunas imágenes de prueba creadas con las nuevas funciones, como para mostrar que funciona sobre todo.

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A la notebook principal no hay que hacerle ningún cambio porque ya es indiferente al tamaño de las imágenes.

Mentira! Porque main crea una instancia de la clase Autoencoder, y ahora la idea es que esa clase tome el tamaño de imagen como un input, para que sea genérico y no tenga hardcodeado ese valor. Con lo cual en main voy a tener que llamar a la clase con ese parámetro.

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A la notebook principal no hay que hacerle ningún cambio porque ya es indiferente al tamaño de las imágenes.

Y además, ahora generate_multiple_images toma más inputs, con lo cual en main también voy a tener que modificar la llamada a esta función.