将图像划分为块并比较每个对应的块

Question

嗨，我有一组大小为200x200的图像，我想将这些图像分为10个大小为20x20的块（每个图像）。将图像分成块后，

[1）我想比较图像1的第一块与图像2的第一块，图像3以及图像2的第二块与图像2的第二块，图像3等等。

2）在比较块之后，应使用具有最大值的块并将其放入最终图像中，以使最终图像具有来自image1，image2或image3的最大值的块。

是否可以进行这种比较并产生新图像。

image = cv2.resize(im,(200,200))
hs = round(h/10)
ws = round(w/10)
resized = cv2.resize(image, (ws,hs), interpolation = cv2.INTER_AREA)

Answer 1

有关入门的提示...您无需平铺图像并创建调整大小/裁剪后的子图像即可。您可以轻松地<访问您的块。这是一个示例，使用较小的块（以便您可以看到它们）来入门。

import numpy as np

# Make synthetic ramp image
ramp = np.arange(6,dtype=np.uint8).reshape(-1,1) + (np.arange(8)*10).reshape(1,-1)

看起来像这样：

array([[ 0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70],
       [ 1, 11, 21, 31, 41, 51, 61, 71],
       [ 2, 12, 22, 32, 42, 52, 62, 72],
       [ 3, 13, 23, 33, 43, 53, 63, 73],
       [ 4, 14, 24, 34, 44, 54, 64, 74],
       [ 5, 15, 25, 35, 45, 55, 65, 75]])

现在让我们看一下左上方的2行和3列：

print(ramp[:2, :3])

看起来像这样：

array([[ 0, 10, 20],
       [ 1, 11, 21]])

让我们得到他们的平均值：

print(ramp[:2, :3].mean())
10.5

现在让我们看一下右下角的2行和3列：

print(ramp[-2:, -3:])

array([[54, 64, 74],
       [55, 65, 75]])

并得到他们的意思：

print(ramp[-2:, -3:].mean())
64.5