Python / opencv：使图像像素为最接近的4像素的平均值

Question

我需要降低图片的实际分辨率，以使4像素矩形中的每个像素都是这4像素的平均值。

即

p1 p2 p6 p7         a1 a1 a2 a2 
p3 p4 p8 p9  ... -> a1 a1 a2 a2 where a1 = average(p1, p2, p3, p4), a2 = average(p6, p7, p8, p9) etc

是否可以使用python / opencv有效地做到这一点，而不处理单个像素？ 双线性/最近邻居缩小比例并返回原始分辨率是否会产生所需的结果（而不仅仅是视觉效果）？ 图片是单色的。

Answer 1

如果您对基于透明numpy / indexing的透明解决方案感兴趣，请尝试以下操作：

我使用一些虚拟数据来测试解决方案：

img = np.array([range(0,4), range(4, 8), range(8, 12), range(12, 16)])

这给了我们以下“图像”：

[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]
 [12 13 14 15]]

然后，我每隔两个元素创建四个子图像：

subimg1 = img[::2, ::2]
subimg2 = img[1::2, ::2]
subimg3 = img[::2, 1::2]
subimg4 = img[1::2, 1::2]

现在，您可以使用numpy对相应样本进行平均：

average = np.average([subimg1, subimg2, subimg3, subimg4], 0)

并创建输出：

output = np.zeros(img.shape)
output[::2, ::2] = average
output[1::2, ::2] = average
output[::2, 1::2] = average
output[1::2, 1::2] = average

给定测试数据的输出为：

[[  2.5   2.5   4.5   4.5]
 [  2.5   2.5   4.5   4.5]
 [ 10.5  10.5  12.5  12.5]
 [ 10.5  10.5  12.5  12.5]]