对图像进行分块的代码

资 源 简 介

对图像进行分块的代码

详 情 说 明

图像分块是计算机视觉中一种常见的预处理技术，它将整张图像划分为若干个小区域进行处理。这种技术特别适用于需要提取局部特征的场景，比如LBP（Local Binary Pattern）特征提取。

实现图像分块的核心思路是通过滑动窗口的方式在图像上移动，每次提取固定大小的图像区域。我们可以控制三个关键参数：分块大小、水平步长和垂直步长。分块大小决定每个小区域的尺寸，通常选择正方形区域；步长参数则控制相邻分块之间的重叠程度。

处理时需要注意边界问题，当图像尺寸不能被分块尺寸整除时，可以采用边缘补零或调整最后一块大小的方法。对于彩色图像，通常需要先转换为灰度图再进行分块处理。

完成分块后，可以直接对每个小块应用LBP特征提取算法，这样能更好地保留图像的局部纹理特征。这种分块LBP特征在纹理分类、人脸识别等领域有广泛应用。