python实现将图像按block划分,然后再将每个block的均值
时间: 2024-01-27 15:04:33 浏览: 26
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:
```python
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。
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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:
```python
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。
基于均值和方差实现图像的局部增强python代码
以下是基于均值和方差实现图像局部增强的Python代码:
```python
import cv2
import numpy as np
def local_enhancement(img, block_size, k0, alpha, beta):
# 将图像转换为灰度图
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 获取图像的行列数
rows, cols = img_gray.shape
# 定义输出图像
out_img = np.zeros_like(img_gray)
# 计算每个像素的局部均值和方差,并进行增强处理
for i in range(rows):
for j in range(cols):
# 计算当前像素所在块的坐标范围
row_start = max(0, i - block_size)
row_end = min(rows, i + block_size + 1)
col_start = max(0, j - block_size)
col_end = min(cols, j + block_size + 1)
# 获取当前像素所在块的像素值
block = img_gray[row_start:row_end, col_start:col_end]
# 计算当前块的均值和方差
mean = np.mean(block)
std_dev = np.std(block)
# 对当前像素进行增强处理
if mean > k0 * std_dev:
out_img[i, j] = alpha * img_gray[i, j]
else:
out_img[i, j] = beta * img_gray[i, j]
# 返回增强后的图像
return out_img
```
其中,`img` 是原始图像,`block_size` 是局部块的大小,`k0` 是一个常数,用于调节增强效果,`alpha` 和 `beta` 是增强参数,用于控制增强的程度。函数返回增强后的图像。