Python-numpy实现灰度图像的分块和合并方式_Python

我就废话不多说了，直接上代码吧！

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									from numpy import *

									import numpy as np

									import cv2, os, math, os.path

									from PIL import Image

									base="F:\\Spy_CNN\\pythonCode\\cvSPY\\cvTest\\LBP\\LBPImag3\\"

									base2="F:\\ProgrameCode\\FaceDataLib\\orl_Arry\\"

									imageOld=cv2.imread(base2+"s1_1.bmp")

									image=cv2.cvtColor(imageOld,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

									'''图像的合成'''

									H,W=image.shape#(112, 92)

									kuai=5

									a=1#为了好调程序

									maskx,masky = H/kuai,W/kuai  #29 14

									toImage=np.zeros((H+(kuai-1)*a,W+(kuai-1)*a))

									toImage.shape

									#您画画图，总结规律，就可以想出来了

									for i in range(kuai):

									    for j in range(kuai):

									        '''float64 array'''

									        faceZi=image[int(i*maskx): int((i+1)*maskx),int(j*masky) :int((j+1)*masky)]

									        cv2.imwrite(base+str(i)+str(j)+".bmp",faceZi)

									#        toImage[int(i*maskx)+a: int((i+1)*maskx)+a,int(j*masky)+a :int((j+1)*masky)+a]=faceZi  

									        toImage[int(i*maskx)+i: int((i+1)*maskx)+i,int(j*masky)+j :int((j+1)*masky)+j]=faceZi            

									cv2.imwrite(base+"toImage.bmp",toImage)

									#最简单的，直接在灰度图像上画出一条黑线，只是会丢失一些像素的数据

									for i in range(1,kuai):

									    print(i)

									    toImage[int(i*maskx),:]=0

									    toImage[:,int(i*masky)]=0

									cv2.imwrite(base+"toImage.bmp",toImage)

以上这篇Python-numpy实现灰度图像的分块和合并方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。

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Python-numpy实现灰度图像的分块和合并方式

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