Такой вопрос, есть изображение, которое я разбиваю на определенные сектора. Каждый из этих секторов я хочу обработать. Можно ли это сделать более оптимально.
Как я делаю это сейчас:
Я использую библиотеку slicer, которая режет изображение, затем обрабатываю каждое по отдельности и затем собираю его обратно. Все работает, но думаю вы согласитесь- достаточно много действий когда таких изображений не одно, а 100500.
Как я представляю логику, это выбирать поочередно сектор изображения, обработать именно его и перейти к следующему. Но я никак не могу понять, как каждому сектору дать свое уникальное имя.
import cv2
import sys
image = cv2.imread(sys.argv[1])
img_h, img_w = image.shape[:2]
bl_w, bl_h = 32, 32
for i in range(int(img_h/bl_h)):
for j in range(int(img_w/bl_w)):
cropped = image[i*bl_h:(i+1)* bl_h, j*bl_w:(j+1)*bl_w]
#cv2.imwrite("Cropped image{}{}.bmp".format(str(i+1), str(j+1)), cropped)
Вот так я могу порезать все изображение, но далее вопрос, как достать по очереди каждый из кусочков(как запустить обработку на каждый cropped)
Как собрать это обратно в целое изображение.
Повторюсь, есть решение где, сохраняю каждый кусочек, обрабатываю, снова сохраняю и потом собираю- но это очень грузит систему.
Кому интересно, свое решение я собираю так(есть куча сохраненных квадратиков, на которые я поочередно кидаю оценку и собираю воедино)
for imagePath in list(sorted(paths.list_images(sys.argv[1]))):
image = cv2.imread(imagePath)
C = image_colorfulness(image)
cv2.putText(image, "{:.2f}".format(C), (40, 40),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.4, (0, 255, 0), 3)
results.append((image, C))
allColors = results
allColor = [a[0] for a in allColors[:64]]
allColorMontage = build_montages(allColor, (150, 84), (8, 8))
cv2.imshow("ALL", allColorMontage[0])
cv2.waitKey()
