Python与Numpy实现灰度图像分块及合并的完整代码解析

陆遥

发布时间：2026-10-12| 4人浏览过

原创

本文介绍了利用Python和Numpy库对灰度图像进行分块处理与合并的方法。通过读取图像并转换为灰度模式，将图像划分为多个子块保存，随后按特定逻辑重新组合成完整图像。代码展示了使用OpenCV和PIL库进行图像读写及格式转换的具体步骤，包含完整的分块遍历与合并逻辑。

为节省篇幅，此处直接展示核心实现代码。

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)

以上内容即为利用Python和Numpy实现灰度图像分块与合并的完整示例，旨在为读者提供实践参考。欢迎对相关内容感兴趣的朋友支持本站，获取更多技术分享。