试图计算图像Python的滑动窗口的平均值

Question

我试图通过计算图像上（非重叠）滑动窗口的平均值来对图像进行像素化（\ mosaic）。为此，我尝试实现“窗口大小”和“步骤”参数。假设我的步骤不会超过图像边框。意味着如果我的图像是32X32暗淡，则窗口可以是2x2 \ 4x4 \ 8x8 \ 16x16暗淡。 Here an example

我尝试寻找一些mean operator \ mask \ convolution的组合，但没有发现任何相关的内容。

这里有一些iI试图寻找的例子：这些链接提供了我的问题的一些部分，但是我没有找到如何组合它们以实现带跳过的滑动窗口。

Numpy二维移动平均线，scipy.org /../ scipy.signal.medfilt， 在GitHub上的mosaic.py和滑动窗口操作的Numpy Vectorization 如何做这个滑动窗口，以便分别像素化部分图像。

Answer 1

这是（我认为）解决问题的可能方法：

def pixelate(img, wx, wy=None):
    wy = wy or wx
    y, x = img.shape
    if x % wx != 0 or y % wy != 0:
        raise ValueError("Invalid window size.")
    ny = y // wy
    nx = x // wx
    windowed = img.reshape((ny, wy, nx, wx))
    means = windowed.mean(axis=(1, 3), keepdims=True)
    means = np.tile(means, (1, wy, 1, wx))
    result = means.reshape((y, x))
    return result

img是表示图像的2D NumPy数组，wx是窗口的水平尺寸，wy是垂直尺寸（默认为wy }）。图像必须可以被窗口大小整除。基本上它将图像数组重新整形为窗口，计算平均值，平铺结果并重新整形。

这是一个圆周的例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def pixelate(img, wx, wy=None):
    wy = wy or wx
    y, x = img.shape
    if x % wx != 0 or y % wy != 0:
        raise ValueError("Invalid window size.")
    ny = y // wy
    nx = x // wx
    windowed = img.reshape((ny, wy, nx, wx))
    means = windowed.mean(axis=(1, 3), keepdims=True)
    means = np.tile(means, (1, wy, 1, wx))
    result = means.reshape((y, x))
    return result

# Build a circumference
WIDTH = 400
HEIGHT = 300
RADIUS = 100
THICKNESS = 10
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(WIDTH) - WIDTH / 2, np.arange(HEIGHT) - HEIGHT / 2)
r = np.sqrt(np.square(xx) + np.square(yy))
circ = (r > (RADIUS - THICKNESS / 2)) & (r < (RADIUS + THICKNESS / 2))
circ = circ.astype(np.float32)

# Pixelate
WINDOW_SIZE = 20
circ_pix = pixelate(circ, WINDOW_SIZE)

# Show
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(121)
ax1.imshow(circ, "binary")
ax2 = fig.add_subplot(122)
ax2.imshow(circ_pix, "binary")

输出：