方法1

如果您有图像处理工具箱，这是首选且最有效的方法。它利用了非常有用的blockproc函数，该函数专为处理块中的大图像而设计。例如，当你的图像没有平均分成相同大小的块时，它会处理填充，并将块处理的结果连接成一个结果矩阵。

最好看一下official documentation，但是这就是你的情况：

vSize = [17935 10968];
imBig = rand([vSize 3]);
nParts = [2 2]; %means divide into 4 parts, 2 horizontal, 2 vertical

blockproc(imBig, ceil(vSize ./ nParts), @yourAlgorithm);


function res = yourAlgorithm(blockStruct)
   %do your processing of the block here and 
   %optionally return a result in 'res'

   %for example, just return the RGB vector of the first pixel
   res = blockStruct.data(1,1,:);
end

方法2

如果您没有图像处理工具箱，则可以使用mat2cell功能。 Fisrt你找出所需的块大小，然后你得到一个包含不同块的单元格数组。然而，对于如此大的图像，速度和记忆可能成为问题。该代码借鉴了this Matlab Central的答案。

vSize = [17935 10968];
imBig = rand([vSize 3]);
nParts = [2 2]; %means divide into 4 parts, 2 horizontal, 2 vertical

%figure out the size of "regular" block and the last block

vRegBlockSize = ceil(vSize ./ nParts);
vLastBlockSize = vSize - vRegBlockSize .* (nParts - 1);

%put the sizes into a vector
vSplitR = [vRegBlockSize(1)*ones(1,nParts(1)-1), vLastBlockSize(1)];
vSplitC = [vRegBlockSize(2)*ones(1,nParts(2)-1), vLastBlockSize(2)];

%split the image
C = mat2cell(imBig, vSplitR, vSplitC, 3);

%access RGB pixel (x,y) in top left {1,1} block
p = C{1,1}(x, y, :);

Answer 2

upperLeft = theImage(1:5600, 1:5600, :);
upperRight = theImage(1:5600, 5601:end, :);
lowerLeft = theImage(5601:end, 1:5600, :);
lowerLeft = theImage(5601:end, 1:5601:end, :);

Answer 3

您可以使用reshape从图片中制作4个矩阵：

A=reshape(Img, 17935 , 10968/4,[]);

然后处理A(:,:,1)等......

Answer 4

使用以下代码将图像分成4个不同的图像：

A=reshape(Img, 17935 , 10968/4, 3, []);

然后A（：，：，：，1）是第一个图像。

Answer 5

假设A是您的17935x10968x3矩阵，我认为您可以这样做：

B = reshape(A, 17935, 10968 / 4, 4, 3);

这样，最后一个维度仍代表RGB。唯一的区别是它变成4-D数组。

如何使用MATLAB将图像分割成零件

5 个答案:

方法1

方法2