用python将一个512x512的灰度图像进行构造其8x8子图,再进行零偏置转换并将其数值的变换过程展示出来
时间: 2023-03-28 22:00:33 浏览: 65
您好,这个问题可以回答。以下是用 Python 实现的代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成一个 512x512 的随机灰度图像
img = np.random.rand(512, 512)
# 将图像分成 64 个 8x8 的子图
sub_imgs = np.zeros((64, 8, 8))
for i in range(8):
for j in range(8):
sub_imgs[i*8+j] = img[i*64:(i+1)*64, j*64:(j+1)*64]
# 对每个子图进行零偏置转换
for i in range(64):
sub_imgs[i] -= np.mean(sub_imgs[i])
# 展示第一个子图的变换过程
fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(8, 4))
axs[].imshow(sub_imgs[], cmap='gray')
axs[].set_title('Original')
axs[1].imshow(sub_imgs[] - np.mean(sub_imgs[]), cmap='gray')
axs[1].set_title('Zero-mean')
plt.show()
```
希望这个回答能够帮到您!
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用python将一个512x512的灰度图像进行构造其8x8子图,再进行零偏置转换并展示出来
您好,这个问题可以回答。可以使用Python中的numpy库将512x512的灰度图像转换为8x8的子图,然后进行零偏置转换,最后使用matplotlib库展示出来。具体实现方法可以参考以下代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取灰度图像
img = plt.imread('gray_image.png')
# 将图像转换为8x8的子图
sub_imgs = np.zeros((64, 8, 8))
for i in range(8):
for j in range(8):
sub_imgs[i*8+j] = img[i*64:(i+1)*64, j*64:(j+1)*64]
# 进行零偏置转换
sub_imgs -= np.mean(sub_imgs, axis=(1, 2), keepdims=True)
# 展示转换后的子图
fig, axs = plt.subplots(8, 8, figsize=(8, 8))
for i in range(8):
for j in range(8):
axs[i, j].imshow(sub_imgs[i*8+j], cmap='gray')
axs[i, j].axis('off')
plt.show()
```
希望这个回答能够帮到您。
用python编写程序将一个512x512的灰度图像进行构造其8x8子图,再进行各数值减去128并输出数组矩阵
可以使用以下代码实现:
```python
import numpy as np
# 读取灰度图像
img = np.random.randint(, 256, size=(512, 512))
# 构造8x8子图
sub_imgs = img.reshape(64, 64, 8, 8).transpose(, 2, 1, 3).reshape(64, 64, -1)
# 减去128并输出数组矩阵
result = sub_imgs - 128
print(result)
```
以上代码将灰度图像按照8x8的大小进行切割,然后将每个子图展开成一维数组,最后减去128并输出结果。
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