python实现将图像按区域划分，然后再将每个区域的均值

可以使用numpy库对图像进行切块，并使用numpy库函数计算每个区域的均值。

以下是一个示例代码：

import numpy as np
from PIL import Image

# 读入图像
img = Image.open('test.jpg')
img_gray = img.convert('L')

# 将图像按区域划分
region_size = 100
img_data = np.array(img_gray)
regions = [img_data[i:i+region_size, j:j+region_size] for i in range(0, img_data.shape[0], region_size) for j in range(0, img_data.shape[1], region_size)]

# 计算每个区域的均值
region_means = [np.mean(region) for region in regions]

# 打印所有均值
print(region_means)

注意，这里假设图像是灰度图像，处理的像素值为0~255。如果是彩色图像，则需要对R、G、B三个通道分别处理。另外，这里假设图像的宽和高都是region_size的整数倍，如果不是，则需要对最后一行和最后一列的region进行特殊处理。

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python实现将图像按block划分，然后再将每个block的均值

可以使用numpy库对图像进行切块，并使用numpy库函数计算每个block的均值。

以下是一个示例代码：

import numpy as np
from PIL import Image

# 读入图像
img = Image.open('test.jpg')
img_gray = img.convert('L')

# 将图像按block划分
block_size = 32
img_data = np.array(img_gray)
blocks = [img_data[i:i+block_size, j:j+block_size] for i in range(0, img_data.shape[0], block_size) for j in range(0, img_data.shape[1], block_size)]

# 计算每个block的均值
block_means = [np.mean(block) for block in blocks]

# 打印所有均值
print(block_means)

注意，这里假设图像是灰度图像，处理的像素值为0~255。如果是彩色图像，则需要对R、G、B三个通道分别处理。另外，这里假设图像的宽和高都是block_size的整数倍，如果不是，则需要对最后一行和最后一列的block进行特殊处理。

python实现将图像按block划分，然后再将每个block的均值，然后将结果合成一个array

可以使用numpy库对图像进行切块，并使用numpy库函数计算每个block的均值，最后将结果合成一个array。

以下是一个示例代码：

import numpy as np
from PIL import Image

# 读入图像
img = Image.open('test.jpg')
img_gray = img.convert('L')

# 将图像按block划分
block_size = 32
img_data = np.array(img_gray)
blocks = [img_data[i:i+block_size, j:j+block_size] for i in range(0, img_data.shape[0], block_size) for j in range(0, img_data.shape[1], block_size)]

# 计算每个block的均值
block_means = np.array([np.mean(block) for block in blocks])

# 将结果合成一个array
result = block_means.reshape(int(img_data.shape[0]/block_size), int(img_data.shape[1]/block_size))

# 打印结果
print(result)

注意，这里假设图像是灰度图像，处理的像素值为0~255。如果是彩色图像，则需要对R、G、B三个通道分别处理。另外，这里假设图像的宽和高都是block_size的整数倍，如果不是，则需要对最后一行和最后一列的block进行特殊处理。