Python-numpy实现灰度图像的分块和合并方式

1. 灰度图像的分块

1.1 基本概念

在计算机视觉中，常常需要将一幅图像划分成若干个块进行处理。本文所介绍的是针对灰度图像的分块方法，其中，每个块的大小为 m * n，也就是说，将图像划分成若干个大小都为 m * n 的子区域。

1.2 方法实现

利用 Python 中的 Numpy 库，可以很方便地对灰度图像进行分块操作。下面是一个分块函数的实现：

import numpy as np
def blockshaped(arr, nrows, ncols):
    h, w = arr.shape
    return (arr.reshape(h//nrows, nrows, -1, ncols)
               .swapaxes(1,2)
               .reshape(-1, nrows, ncols))

其中，arr 表示输入的灰度图像矩阵，nrows 和 ncols 分别表示需要划分的行数和列数，输出的就是一个以 nrows * ncols 大小划分出来的子区域列表。

2. 灰度图像的合并

2.1 基本概念

在对灰度图像进行分块后，常常需要将各个子区域重新组合成一张完整的图像。这个过程称为合并。

2.2 方法实现

和分块一样，使用 Numpy 库也可以很方便地对灰度图像进行合并操作。下面是一个合并函数实现：

import numpy as np
def unblockshaped(arr, h, w):
    nrows, ncols = arr.shape[1:]
    return (arr.reshape(h//nrows, -1, nrows, ncols)
               .swapaxes(1,2)
               .reshape(h, w))

其中，arr 表示输入的子区域列表，h 和 w 则表示需要合并得到的图像的高度和宽度，输出的就是一个以 h * w 大小重构出来的完整图像矩阵。

3. 总结

通过以上的介绍，我们了解了如何在 Python 中使用 Numpy 库对灰度图像进行简单的分块和合并操作。需要注意的是，这些函数只是针对灰度图像的，如果是彩色图像，则需要使用另外一种方式进行处理。除此之外，还需要注意输入和输出的格式，保证输入的灰度图像矩阵维度正确，输出的分块列表和组合出来的完整图像矩阵也需要满足要求。