Python-numpyはグレースケール画像のブロック分けと結合方式を実現します。
私は余計なことを言わないで、直接コードをかけましょう。
from numpy import *
import numpy as np
import cv2, os, math, os.path
from PIL import Image
base="F:\\Spy_CNN\\pythonCode\\cvSPY\\cvTest\\LBP\\LBPImag3\\"
base2="F:\\ProgrameCode\\FaceDataLib\\orl_Arry\\"
imageOld=cv2.imread(base2+"s1_1.bmp")
image=cv2.cvtColor(imageOld,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
''' '''
H,W=image.shape#(112, 92)
kuai=5
a=1#
maskx,masky = H/kuai,W/kuai #29 14
toImage=np.zeros((H+(kuai-1)*a,W+(kuai-1)*a))
toImage.shape
# ， ，
for i in range(kuai):
for j in range(kuai):
'''float64 array'''
faceZi=image[int(i*maskx): int((i+1)*maskx),int(j*masky) :int((j+1)*masky)]
cv2.imwrite(base+str(i)+str(j)+".bmp",faceZi)
# toImage[int(i*maskx)+a: int((i+1)*maskx)+a,int(j*masky)+a :int((j+1)*masky)+a]=faceZi
toImage[int(i*maskx)+i: int((i+1)*maskx)+i,int(j*masky)+j :int((j+1)*masky)+j]=faceZi
cv2.imwrite(base+"toImage.bmp",toImage)
# ， ，
for i in range(1,kuai):
print(i)
toImage[int(i*maskx),:]=0
toImage[:,int(i*masky)]=0
cv2.imwrite(base+"toImage.bmp",toImage)