下采样图像时出界限误差

Question

有谁知道我的索引matrix[k][m]=sum/9超出范围的原因？我很确定我的解决方案是正确的。我试过调试它，但我仍然无法思考 为什么它不起作用。

def downsample_by_3(image):

    matrix_image = copy.deepcopy(image)
    matrix=[ [], [], [] ]
    k=0
    m=0
    for i in range(0,len(matrix_image),3):

        for j in range(0,len(matrix_image[i]),3):


            sum=0

            for r in range(i,i+3):
                for c in range(j,j+3):
                    sum+=matrix_image[r][c]
            m+=1
            matrix[k][m]=sum/9

        m=0
        k+=1

    return matrix

图像显示为矩阵（列表列表）。

让我说我拿了这个清单，

print(downsample_by_3([[2,2,2],[2,2,2],[2,2,2]]))

它应该返回一个包含18的列表。

另一个更好地理解它的例子：

Answer 1

首先将matrix硬编码为一系列空列表matrix=[ [], [], [] ]，然后在

中

matrix[k][m]=sum/9

行，您尝试将值强制插入其中一个插槽，但没有插槽。 k 对于前几个（从0到2）是可以的，但 m 会立即出错。好像你需要动态创建matrix。也许

matrix[k].append(sum/9)

另外，return matrix最后你的功能不会受到伤害。 ：）

以上内容可以帮助您前进。至少它提供了运行代码。

Answer 2

您有一个空列表列表。因此，虽然matrix[0]没问题，但matrix[0][0]超出范围。

如果您希望通过索引访问子列表，则必须事先预先分配子列表的长度，或者如Gary02127的答案所示附加平均值。如果您选择前者，则必须在 m之后增加matrix[k][m]=sum/9 。

但是，您的代码有另一个等待触发的越界错误。假设您有一个3x4图像，即其中一个尺寸不能被3整除。您可以平均第一个3x3块，然后尝试访问列索引3-5处的像素。

如果你的尺寸不能被缩减采样因子整除，你有3种选择：

1. 在函数调用开始时引发错误
2. 添加额外的行/列以使您的矩阵可以被因子整除（您可以使用行/列的最后一个元素的值来进一步扩展它），或者
3. 只使用剩余的元素。

这是一个方法＃3的实现，并预先分配你的矩阵。

def downsample(image, factor):
    height = len(image)
    # this assumes that all sublists have the same length!
    width = len(image[0])
    matrix = [[None] * ((width + factor - 1) // factor)
              for _ in range((height + factor - 1) // factor)]
    k = 0
    m = 0
    for i in range(0, height, factor):
        for j in range(0, width, factor):
            # don't overshadow the `sum` builtin
            total = 0
            count = 0
            for r in range(i, min(i+factor, height)):
                for c in range(j, min(j+factor, width)):
                    total += image[r][c]
                    count += 1
            matrix[k][m] = total / count
            m += 1
        m = 0
        k += 1
    return matrix