将图像划分为网格（例如 3x3）并提取每个网格区域的像素值

Question

您好，我正在尝试处理一组图像（比如 5 张）。我希望将每个图像视为一个图层，该图层分为 3x3 网格，其中每个网格区域代表一个像素。我想从每一层（图像）中获取最大像素值，并从每一层生成具有最大像素值的最终图像。现在我刚刚尝试在单个图像上绘制网格，但我认为这不是正确的方法。有关如何获得所需解决方案的任何建议。

plt.figure(figsize=(20,20))
y_start= im1.height
y_end= 0
x= 100
for x in range(0,im1.width,50):
    line= ((x,y_start),(x,y_end))
    draw =ImageDraw.Draw(im1)
    draw.line(line,fill=('white'))
plt.imshow(im1)

plt.figure(figsize=(20,20))
x_start= 0
x_end= im1.height

for y in range(0,im1.height,50):
    line= ((x_start,y),(x_end,y))
    draw =ImageDraw.Draw(im1)
    draw.line(line,fill=('white'))
plt.imshow(im1)

pix_val = list(im1.getdata())

Answer 1

之后我将开发 Python 解决方案，但您可以使用 ImageMagick，它安装在大多数 Linux 发行版上，可用于 macOS 和 Windows。

只需在终端中，或者（Windows 上的命令提示符），您可以获得最大的 3x3 区域，如下所示：

magick input.png -statistic maximum 3x3 result.png

然后，如果您加载一系列图像，您可以获得每个像这样的所有 3x3 窗口的最大值，假设您的文件名为 1.png、2.png ...：

magick [12345].png -statistic maximum 3x3 -evaluate-sequence max result.png

如果您的文件名称不同，您可能需要枚举它们：

magick base_layer.png layer1.png important_layer.png ... statistic maximum 3x3 -evaluate-sequence max result.png

如果您使用的是 v6 或更早版本的 ImageMagick，则需要在上述命令中使用 convert 代替 magick。

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使用 OpenCV 您将需要调用 cv2.dilate() 以在每层上获得 3x3 窗口的最大值，然后可能调用 numpy.maximum.reduce() 以在结果层中获得最大值，请参阅this answer.

膨胀看起来像这样：

import cv2
import numpy as np

# Make 3x3 structuring element for dilation
kernel  = np.ones((3,3),np.uint8)

im = cv2.imread('1.png')
dilated = cv2.dilate(im, kernel, iterations=1)