一.图像采样处理原理
图像采样（Image Sampling）处理是将一幅连续图像在空间上分割成M×N个网格，每个网格用一个亮度值或灰度值来表示，其示意图如图9-1所示。
图像采样的间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率越低，图像质量越差，甚至出现马赛克效应；相反，图像采样的间隔越小，所得图像像素数越多，空间分辨率越高，图像质量越好，但数据量会相应的增大。图9-2展示了不同采样间隔的“Lena”图，其中图(a)为原始图像，图(b)为128×128的图像采样效果，图©为64×64的图像采样效果，图(d)为32×32的图像采样效果，图(e)为16×16的图像采样效果，图(f)为8×8的图像采样效果[1-3]。
二.图像采样实现
下面讲述Python图像采样处理相关代码操作。其核心流程是建立一张临时图片，设置需要采样的区域大小（如16×16），接着循环遍历原始图像中所有像素点，采样区域内的像素点赋值相同（如左上角像素点的灰度值），最终实现图像采样处理。
# -*- coding: utf-8 -*-
# By：Eastmount
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#读取原始图像
img = cv2.imread('lena-hd.png')
#获取图像高度和宽度
height = img.shape[0]
width = img.shape[1]
#采样转换成16*16区域
numHeight = int(height/16)
numWidth = int(width/16)
#创建一幅图像
new_img = np.zeros((height, width, 3), np.uint8)
#图像循环采样16*16区域
for i in range(16):
#获取Y坐标
y = i*numHeight
for j in range(16):
#获取X坐标
x = j*numWidth
#获取填充颜色 左上角像素点
b = img[y, x][0]
g = img[y, x][1]
r = img[y, x][2]
#循环设置小区域采样
for n in range(numHeight):
for m in range(numWidth):
new_img[y+n, x+m][0] = np.uint8(b)
new_img[y+n, x+m][1] = np.uint8(g)
new_img[y+n, x+m][2] = np.uint8(r)
#显示图像
cv2.imshow("src", img)
cv2.imshow("Sampling", new_img)
#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
其输出结果如图9-3所示，它将灰度图像采样成16×16的区域。
同样，可以对彩色图像进行采样处理，下面的代码将“小珞珞”的图像采样处理成8×8的马赛克区域。
# -*- coding: utf-8 -*-
# By：Eastmount
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#读取原始图像
img = cv2.imread('luo.png')
#获取图像高度和宽度
height = img.shape[0]
width = img.shape[1]
#采样转换成8×8区域
numHeight = int(height/8)
numwidth = int(width/8)
#创建一幅图像
new_img = np.zeros((height, width, 3), np.uint8)
#图像循环采样8*8区域
for i in range(8):
#获取Y坐标
y = i*numHeight
for j in range(8):
#获取X坐标
x = j*numwidth
#获取填充颜色 左上角像素点
b = img[y, x][0]
g = img[y, x][1]
r = img[y, x][2]
#循环设置小区域采样
for n in range(numHeight):
for m in range(numwidth):
new_img[y+n, x+m][0] = np.uint8(b)
new_img[y+n, x+m][1] = np.uint8(g)
new_img[y+n, x+m][2] = np.uint8(r)
#显示图像
cv2.imshow("src", img)
cv2.imshow("Sampling", new_img)
#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
其输出结果如图9-4所示，它将彩色图像采样成8×8的区域。
但上述代码存在一个问题，当图像的长度和宽度不能被采样区域整除时，输出图像的最右边和最下边的区域没有被采样处理。这里推荐读者做个求余运算，将不能整除部分的区域也进行相应的采样处理。
三.图像局部采样处理
前面讲述的代码是对整幅图像进行采样处理，那么如何对图像的局部区域进行马赛克处理呢？下面的代码就实现了该功能。当鼠标按下时，它能够给鼠标拖动的区域打上马赛克，并按下“s”键保存图像至本地。
# -*- coding: utf-8 -*-
# By：Eastmount
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#读取原始图像
im = cv2.imread('luo.png', 1)
#设置鼠标左键开启
en = False
#鼠标事件
def draw(event, x, y, flags, param):
global en
#鼠标左键按下开启en值
if event==cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
en = True
#鼠标左键按下并且移动
elif event==cv2.EVENT_MOUSEMOVE and flags==cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
#调用函数打马赛克
if en:
drawMask(y,x)
#鼠标左键弹起结束操作
elif event==cv2.EVENT_LBUTTONUP:
en = False
#图像局部采样操作
def drawMask(x, y, size=10):
#size*size采样处理
m = int(x / size * size)
n = int(y / size * size)
print(m, n)
#10*10区域设置为同一像素值
for i in range(size):
for j in range(size):
im[m+i][n+j] = im[m][n]
#打开对话框
cv2.namedWindow('image')
#调用draw函数设置鼠标操作
cv2.setMouseCallback('image', draw)
#循环处理
while(1):
cv2.imshow('image', im)
#按ESC键退出
if cv2.waitKey(10)&0xFF==27:
break
#按s键保存图片
elif cv2.waitKey(10)&0xFF==115:
cv2.imwrite('sava.png', im)
#退出窗口
cv2.destroyAllWindows()
其输出结果如图9-5所示，它将人物的脸部进行马赛克处理。
四.总结
本文主要讲解了图像的采样处理，从基本概念到操作，再到扩展进行全方位讲解，并且补充了局部马赛克采样处理案例。该部分的知识点能够将生活中的图像转换为数字图像，更好地为后续的图像处理提供帮助。
以上就是Python图片处理之图片采样处理详解的详细内容，更多关于Python图片采样处理的资料请关注编程网其它相关文章！
