python - 如何根据 python 中的 rgb 值合并图像中的像素？

Question

到目前为止，我已将图像分成特定大小的 block ，这些 block 具有原始 block 的平均颜色。现在，我必须根据它们的相似性合并这些 block ，其中每个 block 包含一个像素值(平均颜色值)。为此，我一直在尝试根据 rgb 值合并图像中的像素。到目前为止，我还没有找到任何可以帮助我解决这个问题的东西。所以请帮我解决这个问题。到目前为止我做了什么......

x 和 y 是 block 大小。这里 x=y=16。

输入:Original Image输出:Processed image在此之后我没有实现任何东西，因为我不知道如何进一步进行。现在，我必须根据像素的相似性对处理过的图像中的像素进行分组。

i=0
j=0
m=16
n=16

l=[]   
data = np.zeros( (256,256,3), dtype=np.uint8 )
while(m<=256):
    while(n<=256):
        l=image[i:m,j:n]

        print(l)
        r=0
        g=0
        b=0
        for q in range(len(l)):
            for w in range(len(l)):
                r=r+l[q][w][0]
                g=g+l[q][w][1]
                b=b+l[q][w][2]

        r=r/(x*y)
        b=b/(x*y)
        g=g/(x*y)
        k=[r,g,b]
        data[i:m,j:n]=k
        j=j+16
        n=n+16

    i=i+16
    m=m+16
    j=0
    n=16
img = smp.toimage( data )
data1 = np.asarray( img, dtype="int32" )


cv2.imwrite(os.path.join('G:/AI package/datasets/_normalized',filename),data1)

Answer 1

您已经使用了很多代码来完成第一步，但是，使用 numpy 函数可以在 2-3 行代码内实现相同的输出:

import cv2
import numpy as np


def get_mean_color(box):
    return int(np.mean(box[:, :, 0])), int(np.mean(box[:, :, 1])), int(np.mean(box[:, :, 2]))


def get_super_square_pixels(img, super_pix_width):
    height, width, ch = img.shape

    if height % super_pix_width != 0:
        raise Exception("height must be multiple of super pixel width")

    if width % super_pix_width != 0:
        raise Exception("width must be multiple of super pixel width")

    output_img = np.zeros(img.shape, np.uint8)
    for i in xrange(height / super_pix_width):
        for j in xrange(width / super_pix_width):
            src_box = img[i * super_pix_width:(i + 1) * super_pix_width, j * super_pix_width:(j + 1) * super_pix_width]
            mean_val = get_mean_color(src_box)

            output_img[i * super_pix_width:(i + 1) * super_pix_width, j * super_pix_width:(j + 1) * super_pix_width] = mean_val

    return output_img

img = cv2.imread("/path/to/your/img.jpg")
out = get_super_square_pixels(img, 16)