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Python-numpy实现灰度图像的分块和合并方式
脚本专栏 2025/2/8 佚名
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我就废话不多说了，直接上代码吧！

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。

标签：
Python,numpy,灰度图像,分块,合并
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3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。

苹果官方表示：

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Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。

RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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