提供关于Python 基于影像利用规则格网将平面划分小的平面元代码示例

以下是一个简单的 Python 代码示例，可以实现基于影像利用规则格网将平面划分小的平面元：

import cv2
import numpy as np

# 读取影像文件
img = cv2.imread('input_image.png')

# 设定规则格网大小
grid_size = 50

# 计算影像大小
height, width, channels = img.shape

# 计算规则格网数量
num_cols = int(np.ceil(width / grid_size))
num_rows = int(np.ceil(height / grid_size))

# 创建空的输出影像
result = np.zeros_like(img)

# 循环遍历规则格网
for row in range(num_rows):
    for col in range(num_cols):
        # 计算格网边界
        x1 = col * grid_size
        y1 = row * grid_size
        x2 = (col + 1) * grid_size
        y2 = (row + 1) * grid_size

        # 取出当前格网内的影像部分
        patch = img[y1:y2, x1:x2]

        # 计算平均像素值
        avg_color = np.mean(patch, axis=(0, 1)).astype(np.uint8)

        # 将当前格网内的所有像素改为平均像素值
        result[y1:y2, x1:x2] = avg_color

# 保存输出影像
cv2.imwrite('output_image.png', result)

这个代码示例使用了 OpenCV 库来读取和处理影像，通过循环遍历规则格网，将每个格网内的像素都设置为该格网内所有像素的平均值。最终输出的影像中，每个规则格网都被填充为颜色一致的平面元。