我想更改以下影像的給定塊，然后重建影像。
我想從這樣的影像中分割和更改 224x224x3 塊的像素。由于影像是 1024x1024x3，不會有整數個 224x224x3 的塊，numpyso，我要選擇影像的一個子區域來適應塊的形狀，如下：
>>> block_shape = np.array((224, 224, 3))
>>> nblocks = np.array(img.shape) // block_shape # integer division
>>> crop_r, crop_c, crop_ch = nblocks * block_shape
>>> cropped_img = img[:crop_r, :crop_c, :crop_ch]
因此，裁剪后的影像是影像的一個子區域，它將選擇 224x224x3 像素的非重疊塊
>>> cropped_img.shape
(896, 896, 3)
>>> Blocks = view_as_blocks(cropped_img, block_shape=(224, 224, 3))
>>> Blocks.shape
(4, 4, 1, 224, 224, 3)
現在，假設我想更改給定塊的像素，例如將第一個塊的所有像素歸零：
Blocks[0,0,:,:,:,:]=Blocks[0,0,:,:,:,:]*0
現在我已經改變了一個塊的塊。然后，我需要在更改該塊的情況下恢復cropped_img（通過將變數塊轉換回只有一個影像/NumPy 陣列），最后保存影像。如何在 Python 中做到這一點？
Ps=我檢查了一個類似的執行緒（
如果您確實需要解除阻塞，您希望將您的塊視為嵌套串列，并使用呼叫np.concatenate將引導軸上的塊沿其余軸連接起來。
在這種情況下，引導軸是塊的行，我們希望沿著其余軸的行進行連接，即軸 1：
intermediate = np.concatenate(blocked, axis=1)
print(intermediate.shape)
印刷：
(2, 512, 256)
所以我們現在有兩個“高”塊，我們想沿著列連接它們，在忽略引導軸之后，這又是軸 1。
unblocked = np.concatenate(intermediate, axis=1)
fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(unblocked)
plt.show()
這顯示了與上面相同的影像。
對于你的彩色影像，原理是一樣的，你只需要切換axis=1為axis=2.
uj5u.com熱心網友回復：
如果您愿意直接使用 Imagemagick（或者如果使用 Python 子行程則呼叫或使用基于 Imagemagick 的 Python Wand 執行相同操作），這非常簡單。即使是非全尺寸的瓷磚也被妥善保存。
輸入：
convert man.jpg -crop 50x50% man_tile_d.png
這會產生一個 2x2 的瓷磚陣列，標記為 man_tile_00.png man_tile_01.png man_tile_02.png 和 man_tile_03.png
然后將其重新構建：
convert man_tile_*.png -background none -flatten man_tile_reconstitute.jpg
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