超像素子块合并成原图的代码

超像素子块合并成原图的代码通常涉及到以下几个步骤：

1. 定义超像素块：超像素块是指将原图像划分成若干个大小相等的块，每个块内的像素点属于同一个超像素。

2. 对超像素块进行聚类：将所有的超像素块进行聚类，使得同一类别内的超像素块具有相似的颜色和纹理特征。

3. 确定每个超像素块的类别：对于每个超像素块，根据它的颜色和纹理特征，将其划分到与之最接近的类别中。

4. 合并同一类别的超像素块：对于同一类别内的所有超像素块，将它们合并成一个大的超像素块。

下面是一个简单的Python示例代码：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 定义超像素块
def get_superpixel_blocks(img, block_size):
    h, w, c = img.shape
    blocks = []
    for i in range(0, h, block_size):
        for j in range(0, w, block_size):
            block = img[i:i+block_size, j:j+block_size]
            blocks.append(block)
    return np.array(blocks)

# 对超像素块进行聚类
def cluster_superpixel_blocks(blocks, n_clusters):
    kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=0).fit(blocks.reshape(-1, blocks.shape[-1]))
    return kmeans.labels_

# 合并同一类别的超像素块
def merge_superpixel_blocks(img, labels, block_size):
    h, w, c = img.shape
    new_img = np.zeros((h, w, c))
    for i in range(0, h, block_size):
        for j in range(0, w, block_size):
            block_index = (i//block_size)*(w//block_size) + (j//block_size)
            label = labels[block_index]
            new_img[i:i+block_size, j:j+block_size] = np.mean(img[labels==label], axis=0)
    return new_img.astype(np.uint8)

# 测试代码
img = cv2.imread('example.jpg')
blocks = get_superpixel_blocks(img, block_size=10)
labels = cluster_superpixel_blocks(blocks, n_clusters=10)
new_img = merge_superpixel_blocks(img, labels, block_size=10)
cv2.imwrite('result.jpg', new_img)

该代码中使用了sklearn库中的KMeans聚类算法来对超像素块进行聚类。在实际应用中，还可以考虑使用更加高效的聚类算法和基于像素点相似度的合并策略来提高效率和质量。