在python中将图像划分为5x5块，并为每个块计算直方图

Jonas 发表于 Dev

乔纳斯

使用Python，我必须：

分割Test_Image和Reference_image成5×5块，
计算每个块的直方图，并将其与其他图像中的相同块进行比较。
例如：image1(1,1)使用image2(1,1)。
比较两个图像之间的相似度（应该是不变的）。

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

我想分割图像，然后为所有这些块计算直方图。我也想使用巴塔查亚的系数来衡量相似度。

谁能指导我完成这一过程？提前致谢：）

奎拉

不知道您是否正在寻找这样的东西，这是蛮力的版本。它可能很慢。但是它确实起作用。您必须决定如何处理边界。除非窗口正好适合，否则这将不包括边界

import numpy as numpy

grey_levels = 256
# Generate a test image
test_image = numpy.random.randint(0,grey_levels, size=(11,11))

# Define the window size
windowsize_r = 5
windowsize_c = 5

# Crop out the window and calculate the histogram
for r in range(0,test_image.shape[0] - windowsize_r, windowsize_r):
    for c in range(0,test_image.shape[1] - windowsize_c, windowsize_c):
        window = test_image[r:r+windowsize_r,c:c+windowsize_c]
        hist = numpy.histogram(window,bins=grey_levels)

以下是结果，完整图像位于末尾。r，c代表视窗的左上角

r=0,c=0
[[ 63 173 131 205 239]
 [106  37 156  48  81]
 [ 85  85 119  60 228]
 [236  79 247   1 206]
 [ 97  50 117  96 206]]

r=0,c=5
[[108 241 155 214 183]
 [202   2 236 183 225]
 [214 141   1 185 115]
 [  4 234 249  95  67]
 [232 217 116 211  24]]

r=5,c=0
[[179 155  41  47 190]
 [159  69 211  41  92]
 [ 64 184 187 104 245]
 [190 199  71 228 166]
 [117  56  92   5 186]]

r=5,c=5
[[ 68   6  69  63 242]
 [213 133 139  59  44]
 [236  69 148 196 215]
 [ 41 228 198 115 107]
 [109 236 191  48  53]]

[[ 63 173 131 205 239 108 241 155 214 183  42]
 [106  37 156  48  81 202   2 236 183 225   4]
 [ 85  85 119  60 228 214 141   1 185 115  80]
 [236  79 247   1 206   4 234 249  95  67 203]
 [ 97  50 117  96 206 232 217 116 211  24 242]
 [179 155  41  47 190  68   6  69  63 242 162]
 [159  69 211  41  92 213 133 139  59  44 196]
 [ 64 184 187 104 245 236  69 148 196 215  91]
 [190 199  71 228 166  41 228 198 115 107  82]
 [117  56  92   5 186 109 236 191  48  53  65]
 [177 170 114 163 101  54  80  25 112  35  85]]

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