Python中怎么实现图像采样？Python如何完成图像采样处理 _python

python图像采样指的就是将一个图像分割成数个网格，而这些网格会使用不同的灰度值。经过采样的图像看起来就像是灰白黑三色的色块一样，经常用于图像的打码处理。下面这篇文章会来给大家详细的讲解一下在python中怎么实现图像采样，一起往下看看吧。

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1.图像采样操作需要使用到opencv这个第三方库才可以，同时还需要导入numpy这个库来生成采样图像，代码如下：
import cv2 import numpy as np2.第二步就是将图像通过imread()方法导入到python程序之中，然后去获取它的高度和宽度。并且将高宽除以16来获取图像采样区域，因为图像采样的原理是将一个图像分为行列相乘的网格，间隔越大表示越模糊，示例如下：
img = cv2.imread('lena-hd.png')height = img.shape[0]width = img.shape[1]numHeight = int(height/16)numWidth = int(width/16)3.有了采样图像生成的基础数据之后就需要调用numpy库的zeros()方法生成一个八位的采样图像了，示例如下：
new_img = np.zeros((height, width, 3), np.uint8)4.接下来就是要去嵌套循环迭代十六次了，在每一次迭代之中都会获取到原图的像素，然后根据坐标去设置一下这个像素点的颜色。设置好了像素点颜色之后还要继续去迭代采样后图像的高度和宽度，这一步的密度就会为了去设置采样图像的颜色，详细代码示例如下所示：
for i in range(16): y = i*numHeight for j in range(16): x = j*numWidth b = img[y, x][0] g = img[y, x][1] r = img[y, x][2] for n in range(numHeight): for m in range(numWidth): new_img[y+n, x+m][0] = np.uint8(b) new_img[y+n, x+m][1] = np.uint8(g) new_img[y+n, x+m][2] = np.uint8(r)cv2.imshow("Sampling", new_img)【Python中怎么实现图像采样？Python如何完成图像采样处理】以上就是关于“Python中怎么实现图像采样？Python如何完成图像采样处理”的全部内容了，希望对你有所帮助。

Python中怎么实现图像采样？Python如何完成图像采样处理

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