Python-numpy實(shí)現(xiàn)灰度圖像的分塊和合并方式
更新時間：2020年01月09日 08:57:49 作者：weixin_38671006
今天小編就為大家分享一篇Python-numpy實(shí)現(xiàn)灰度圖像的分塊和合并方式，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
我就廢話不多說了，直接上代碼吧！
from numpy import * import numpy as np import cv2, os, math, os.path from PIL import Image base="F:\\Spy_CNN\\pythonCode\\cvSPY\\cvTest\\LBP\\LBPImag3\\" base2="F:\\ProgrameCode\\FaceDataLib\\orl_Arry\\" imageOld=cv2.imread(base2+"s1_1.bmp") image=cv2.cvtColor(imageOld,cv2.COLOR_BGR2GRAY) '''圖像的合成''' H,W=image.shape#(112, 92) kuai=5 a=1#為了好調(diào)程序 maskx,masky = H/kuai,W/kuai #29 14 toImage=np.zeros((H+(kuai-1)*a,W+(kuai-1)*a)) toImage.shape #您畫畫圖，總結(jié)規(guī)律，就可以想出來了 for i in range(kuai): for j in range(kuai): '''float64 array''' faceZi=image[int(i*maskx): int((i+1)*maskx),int(j*masky) :int((j+1)*masky)] cv2.imwrite(base+str(i)+str(j)+".bmp",faceZi) # toImage[int(i*maskx)+a: int((i+1)*maskx)+a,int(j*masky)+a :int((j+1)*masky)+a]=faceZi toImage[int(i*maskx)+i: int((i+1)*maskx)+i,int(j*masky)+j :int((j+1)*masky)+j]=faceZi cv2.imwrite(base+"toImage.bmp",toImage) #最簡單的，直接在灰度圖像上畫出一條黑線，只是會丟失一些像素的數(shù)據(jù) for i in range(1,kuai): print(i) toImage[int(i*maskx),:]=0 toImage[:,int(i*masky)]=0 cv2.imwrite(base+"toImage.bmp",toImage)
以上這篇Python-numpy實(shí)現(xiàn)灰度圖像的分塊和合并方式就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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