ImagePartition

ImagePartition[image,s]

将一个图像划分为由 ss 像素的子图像组成的阵列.

ImagePartition[image,{w,h}]

将一个图像划分为子图像阵列，子图像的宽度为 w 像素，高度为 h 像素.

ImagePartition[image,{w,h},{dw,dh}]

使用像素偏移 dw 和 dh.

更多信息和选项

  • ImagePartition 返回一个数组，其中包含有较小重叠的子图像或不重叠的子图像.
  • ImagePartition 可用于 2D 和 3D 图像.
  • ImagePartition 默认情况下选取非重叠的子图像.
  • ImagePartition[image,s] 尽可能产生多个 ss 子图像，删除周边的不完全的子图像.
  • ImagePartition[image,{s}] 则包含边界上的不完全子图像.
  • 在 ImagePartition[image,{wspec,hspec},…] 中，wspec 和 hspec 可以使用下列形式：
  • s仅允许大小为 s
    UpTo[s]允许至多为 s 的任意尺寸
    Scaled[a]允许 a 倍的尺寸
    {Scaled[a]}允许至多到 a 倍的任意尺寸
    {smin,smax}允许从 smin 到 smax 的任意尺寸
  • ImagePartition 支持选项 Padding.
  • 默认设置是 Padding->None，它删除周边上大小和 {wspec,hspec} 不一致的子图像.

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例  (1)

将一个图像划分成 16 乘 16 的块：

范围  (5)

数据  (2)

把彩色图像划分成等大小的块，去掉边界处的一些像素：

划分三维图像：

参数  (3)

利用缩放后的尺寸指定划分的尺寸：

划分成尺寸不大于指定的缩放尺寸的块：

指定垂直和水平方向上不同的缩放尺寸：

选项  (1)

Padding  (1)

默认情况下，使用 Padding->None：

用指定的颜色填充图像：

指定不同的填充图案：

应用  (3)

图像的有序测量描述器：

把图像分割成子图像：

计算每个图像的平均亮度排序：

图像划分之间添加一些空间：

在三维划分之间添加空间：

属性和关系  (1)

ImagePartition 与 ImageAssemble 是相反运算：

巧妙范例  (1)

通过平均子划分中的颜色，创建马赛克效果：

Wolfram Research (2008)，ImagePartition，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/ImagePartition.html （更新于 2015 年）.

文本

Wolfram Research (2008)，ImagePartition，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/ImagePartition.html （更新于 2015 年）.

CMS

Wolfram 语言. 2008. "ImagePartition." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. 最新版本 2015. https://reference.wolfram.com/language/ref/ImagePartition.html.

APA

Wolfram 语言. (2008). ImagePartition. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/ImagePartition.html 年

BibTeX

@misc{reference.wolfram_2024_imagepartition, author="Wolfram Research", title="{ImagePartition}", year="2015", howpublished="\url{https://reference.wolfram.com/language/ref/ImagePartition.html}", note=[Accessed: 21-November-2024 ]}

BibLaTeX

@online{reference.wolfram_2024_imagepartition, organization={Wolfram Research}, title={ImagePartition}, year={2015}, url={https://reference.wolfram.com/language/ref/ImagePartition.html}, note=[Accessed: 21-November-2024 ]}