在不知道坐标的情况下更改python（opencv）中的像素值

Question

到目前为止，我的代码将图像分割成网格，然后找到网格每个区域的平均像素值。我现在试图将网格的每个区域内的所有像素值更改为区域的平均值，即3 * 3网格图像将具有9个不同的像素值。

# import packages
import numpy as np
import cv2
import dateutil
import llist
from matplotlib import pyplot as plt
import argparse

#read in image
img = cv2.imread('images/0021.jpg')
scale = 3
#get x and y components of image
y_len,x_len,_ = img.shape

mean_values = []
for y in range(scale):
    for x in range(scale):
        #crop image 3*3 windows
        cropped_image=img[(y*y_len)/scale:((y+1)*y_len)/scale,
                            (x*x_len)/scale:((x+1)*x_len)/scale]


        mean_val=cv2.mean(cropped_image)
        mean_val=mean_val[:3]
        mean_values.append([mean_val])

mean_values=np.asarray(mean_values)
print mean_values.reshape(3,3,3)

输出mean_values数组如下所示：

[[[  25.91920573   32.65683594   79.10800781]
  [  47.4043099    67.91571615  159.6719401 ]
  [ 140.98916667  172.33229167  225.72739583]]

 [[  27.79309896   36.55742188  100.57583333]
  [  42.1552474    55.85042969  148.40445313]
  [  92.89833333  105.89760417  156.51497396]]

 [[  23.05854167   25.96677083   63.69509115]
  [  28.53105469   34.806875     98.81148438]
  [  30.2763151    35.97891927   80.45804688]]]

因此，数组的第一个元素是第一个区域/网格/窗口的像素值。看了一遍寻求帮助，但所有例子似乎都需要像素坐标，我不一定知道它们。

感谢您花时间阅读：）