Как разбить массив (изображение) Numpy на плитки для перебора? [дубликат]

Question

У меня есть изображение типа Numpy Array, которое я хотел бы разделить на 9 (3 x 3) ровных плиток, которые я могу перебирать. Как я могу это сделать?

Вот мой код для создания numpy.ndarray, но мне не удалось его разбить:

Массив изображений numpy для разделения - th1

import cv2
import numpy as np

# Only for the threshold display
from matplotlib import pyplot as plt

# The Image to be used
image = 'six.png'

# Finding the average greyscale value
image_bgr = cv2.imread(image, cv2.IMREAD_COLOR)

# Calculate the mean of each channel
channels = cv2.mean(image_bgr)
# Type Float
thresh = channels[0]/2
#print (thresh)

# Displaying the threshold value
img = cv2.imread(image,0)
img = cv2.medianBlur(img,5)

# If below then black else white 
ret,th1 = cv2.threshold(img,thresh,255,cv2.THRESH_BINARY)


titles = ['Original Image', 'Global Thresholding']
images = [img, th1, ret]

for i in range(2):
    plt.subplot(2,2,i+1),plt.imshow(images[i],'gray')
    plt.title(titles[i])
    plt.xticks([]),plt.yticks([])

# Shows single image on its' own
plt.imshow(images[1], 'gray')
plt.xticks([]),plt.yticks([])

Вот изображение (six.png):

Answer 1

Что бы я сделал, так это создать список или двумерный массив, в котором я бы сохранил «плитки» полного изображения. Плитки будут скопированы с использованием приведенного ниже кода:

height, width, dim = img.shape
image_tile = img[0:height/3, 0:width/3]

Он создает новый ndarray image_tile , содержащий часть полного массива изображений внутри координат. В данном случае это верхняя левая плитка.

Весь пример с циклом for будет выглядеть примерно так:

image_tile = []
for i in range(0,3):
    for j in range(0,3):
        image_tile.append(img[i * height/3:(i+1) * height/3, j * width/3:(j+1) * width/3])

Надеюсь, это поможет и удачи!

Answer 2

Я нашел решение, адаптированное из других источников, и оно отлично работает!

img = th1
numrows, numcols = 3, 3
height = int(img.shape[0] / numrows)
width = int(img.shape[1] / numcols)
for row in range(numrows):
    for col in range(numcols):
        y0 = row * height
        y1 = y0 + height
        x0 = col * width
        x1 = x0 + width
        individual =  (img[y0:y1, x0:x1])
        plt.imshow(individual, 'gray')
        plt.xticks([]),plt.yticks([])
        plt.show()