用python将图像分成5x5个块，并计算每个b的直方图

Question

使用Python，我必须：

• 将Test_Image和Reference_image分成5x5个块
• 计算每个块的直方图，并将其与另一幅图像中的同一块进行比较。
  例如：image1(1,1)和image2(1,1)。
• 比较两个图像之间的相似性（应该是变换不变量）。

到目前为止，我已经使用hist=numpy.histogram(image,bins=256)计算了整个图像的直方图

我想分割图像，然后计算所有这些块的直方图。我还想用巴特查里亚系数来衡量相似性。

有人能教我怎么通过这一关吗？提前谢谢：）

Answer 1

这对我有效。它有能力分成n*m块。相应地贴上你的图片。

def chunkify(img, block_width=4, block_height=4):
  shape = img.shape
  x_len = shape[0]//block_width
  y_len = shape[1]//block_height

  chunks = []
  x_indices = [i for i in range(0, shape[0]+1, block_width)]
  y_indices = [i for i in range(0, shape[1]+1, block_height)]

  shapes = list(zip(x_indices, y_indices))

  for i in range(len(shapes)):
      try:
        start_x = shapes[i][0]
        start_y = shapes[i][1]
        end_x = shapes[i+1][0]
        end_y = shapes[i+1][1]
        chunks.append( shapes[start_x:end_x][start_y:end_y] )
      except IndexError:
        print('End of Array')

  return chunks

https://github.com/QuantumNovice/ImageProcessing/blob/master/image_chunkify.py