python分块处理功能_在python3下对图像先转换为YCbCr格式的数据，再数据分块(8x8大小)使用OpenCV的离散余弦变换DCT

可以使用OpenCV库中的cv2.dct()函数来实现离散余弦变换（DCT），同时使用numpy库的reshape()函数来实现数据分块。具体步骤如下：

1. 使用cv2.cvtColor()函数将图像转换为YCbCr格式的数据。

img_ycc = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_RGB2YCrCb)

2. 对YCbCr格式的数据进行分块。可以使用numpy库的reshape()函数实现，将数据reshape成若干个8x8的块。

blocks = img_ycc.reshape(-1, 8, 8, 3)

3. 对每个块进行离散余弦变换（DCT），可以使用OpenCV库中的cv2.dct()函数实现。需要注意的是，cv2.dct()函数默认对二维数组进行DCT，因此需要先将每个块reshape成二维数组后再进行DCT。

dct_blocks = []
for block in blocks:
    y, cb, cr = cv2.split(block)
    y_dct = cv2.dct(np.float32(y)/255.0)  # 对Y通道进行DCT
    cb_dct = cv2.dct(np.float32(cb)/255.0)  # 对Cb通道进行DCT
    cr_dct = cv2.dct(np.float32(cr)/255.0)  # 对Cr通道进行DCT
    dct_block = cv2.merge([y_dct, cb_dct, cr_dct])  # 合并DCT后的通道
    dct_blocks.append(dct_block)
dct_blocks = np.array(dct_blocks)

4. 对DCT后的块进行处理，例如压缩、量化等。

5. 将处理后的块进行逆离散余弦变换（IDCT），得到处理后的YCbCr格式数据。

idct_blocks = []
for dct_block in dct_blocks:
    y_dct, cb_dct, cr_dct = cv2.split(dct_block)
    y_idct = cv2.idct(y_dct)  # 对Y通道进行IDCT
    cb_idct = cv2.idct(cb_dct)  # 对Cb通道进行IDCT
    cr_idct = cv2.idct(cr_dct)  # 对Cr通道进行IDCT
    idct_block = cv2.merge([y_idct, cb_idct, cr_idct])  # 合并IDCT后的通道
    idct_blocks.append(idct_block)
idct_blocks = np.array(idct_blocks)

# 将块合并成完整的图像
img_processed = idct_blocks.reshape(img_ycc.shape)
img_processed = cv2.cvtColor(img_processed, cv2.COLOR_YCrCb2RGB)

以上就是在Python3下对图像先转换为YCbCr格式的数据，再数据分块(8x8大小)使用OpenCV的离散余弦变换DCT的方法。