我就廢話不多說了，直接上程式碼吧！

from numpy import *
import numpy as np
import cv2,os,math,os.path
from PIL import Image
base="F:\\Spy_CNN\\pythonCode\\cvSPY\\cvTest\\LBP\\LBPImag3\\"
base2="F:\\ProgrameCode\\FaceDataLib\\orl_Arry\\"
imageOld=cv2.imread(base2+"s1_1.bmp")
image=cv2.cvtColor(imageOld,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
'''影象的合成'''
H,W=image.shape#(112,92)
kuai=5
a=1#為了好調程式
maskx,masky = H/kuai,W/kuai #29 14
toImage=np.zeros((H+(kuai-1)*a,W+(kuai-1)*a))
toImage.shape

#您畫畫圖，總結規律，就可以想出來了

for i in range(kuai):
  for j in range(kuai):
    '''float64 array'''
    faceZi=image[int(i*maskx): int((i+1)*maskx),int(j*masky) :int((j+1)*masky)]
    cv2.imwrite(base+str(i)+str(j)+".bmp",faceZi)
#    toImage[int(i*maskx)+a: int((i+1)*maskx)+a,int(j*masky)+a :int((j+1)*masky)+a]=faceZi 
    toImage[int(i*maskx)+i: int((i+1)*maskx)+i,int(j*masky)+j :int((j+1)*masky)+j]=faceZi      
cv2.imwrite(base+"toImage.bmp",toImage)
#最簡單的，直接在灰度影象上畫出一條黑線，只是會丟失一些畫素的資料
for i in range(1,kuai):
  print(i)
  toImage[int(i*maskx),:]=0
  toImage[:,int(i*masky)]=0
cv2.imwrite(base+"toImage.bmp",toImage)

以上這篇Python-numpy實現灰度影象的分塊和合並方式就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支援我們。