python分块处理功能_在python3下对数据分块(8x8大小)使用OpenCV的离散余弦变换DCT

您好，可以使用OpenCV库的dct函数来实现对数据的离散余弦变换。并且可以结合numpy库的reshape函数将数据分块处理。具体代码如下：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread("test.jpg", 0)

# 定义块大小
block_size = 8

# 求图像宽高
h, w = img.shape[:2]

# 将图像分块处理
blocks_h = int(h / block_size)
blocks_w = int(w / block_size)

# 定义变换矩阵
dct_mat = np.zeros((block_size, block_size), dtype=np.float32)
for i in range(block_size):
    dct_mat[0, i] = 1.0 / np.sqrt(block_size)
    for j in range(1, block_size):
        dct_mat[j, i] = np.sqrt(2.0 / block_size) * np.cos((2 * i + 1) * j * np.pi / (2.0 * block_size))

# 定义DCT处理函数
def dct_process(img_block):
    return np.dot(np.dot(dct_mat, img_block), dct_mat.T)

# 将图像分块并进行DCT处理
dct_img = np.zeros((h, w), dtype=np.float32)
for i in range(blocks_h):
    for j in range(blocks_w):
        img_block = img[i * block_size:(i + 1) * block_size, j * block_size:(j + 1) * block_size]
        dct_block = dct_process(img_block)
        dct_img[i * block_size:(i + 1) * block_size, j * block_size:(j + 1) * block_size] = dct_block

# 显示DCT图像
cv2.imshow("DCT Image", dct_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这里使用了一个8x8的块大小，并将图像分成了若干块。然后使用定义的dct_process函数对每个块进行离散余弦变换，并将结果保存在dct_img中。最后将dct_img显示出来。