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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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pythonの画像縮小プログラムの書き方について

babbleman

総合スコア107

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2018/11/06 16:28

こんにちは。下記のようなコードを書いたのですが、まず、n回分のテキスト入力がされて、n*nの多次元リストをgazouリストとして生成しました。
このプログラムは56✕56ピクセルの画像を、8✕8ごとに区切ってその数字の和の平均をとって7✕7に変換するというものですが、画像を分ける段階で4重のネストになってしまったり、最後の出力のところで、if文でわけて改行を入れ込んでいるという少し遠回りな書き方をしてしまっていると自分でも思います。
どこをどのように直せばよいでしょうか?コードよりも、言葉で説明してくれると嬉しいです。
もちろん説明で必要であれば書いていただいても構いません。
よろしくお願いします。

python

1n=56 2n=8 3p=int(n/k) 4gazou=[] 5for _ in range(n): 6x=list(map(int,input().split(" "))) 7 gazou.append(x) 8xygazou=[] 9for i in range(1,p+1): 10 dd=[] 11 for j in range(1,p+1):#yoko 12 num=0 13 for l in range(1,k+1):#tate 14 for m in range(1,k+1):#yoko 15 num+=gazou[i*k-l][j*k-m] 16 num=int(num/k**2) 17 dd.append(num) 18 xygazou.append(dd) 19 20for m in range(p): 21 for kk in range(p): 22 if kk==p-1: 23 print(xygazou[m][kk]) 24 else: 25 print(xygazou[m][kk],end=' ')

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tiitoi

2018/11/06 17:31

平均画素法でしょうか?素のリストの場合、4重ループはさけられないです。numpy を使ってもよいのであればより簡潔にかく方法をご提示できますが。。
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回答2

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ベストアンサー

かなり(とくに3番目)強引ですが、以下を意識してコーディングしてみました。

  1. 怠惰!:numpyやpprintなど、便利なモジュールを活用する。(hoge処理はhugamモジュールでできるじゃん。自分で書くのめんどくせー)
  2. 短気?:長い処理、意味合い的に別の処理は関数に分け、コメントもつける。(だらだらコードだけ書いてても読む気なくすんだよ!コメント書け!分割して統治しろ!)
  3. 傲慢?:可能であれば妥協する。(pprintは数値桁指定できんけど、こっちのほうが汎用性あるしいいだろ)

なお、かっこ内の内容は質問者様のコードに対してではありません。
コーディングしているときに頭の中でつぶやいている内容であり、時には数か月前に書いた自分のコードに対してもこんなこと呟いたりします。

Python

1import numpy as np 2import pprint 3 4BLK_SRC = 8 # 元画像「1ブロック」の幅=高さ 5DST_W = 7 # 先画像幅=高さ 6SRC_W = BLK_SRC*DST_W # 元画像幅=高さ 7 8# 任意の位置(row,col)からBLK_SRC x BLK_SRC要素の平均値を算出 9def mean(img,row,col): 10 ret = img[row:row+BLK_SRC,col:col+BLK_SRC].mean() # 平均値 11 return int(round(ret)) # 四捨五入してintに 12 13img_src = np.arange(SRC_W**2).reshape(SRC_W,-1) # テストデータ生成 14 15# 左上から右下方向に、ブロック毎に平均値を算出 16img_dst = [] 17for row in range(0,SRC_W,BLK_SRC): 18 for col in range(0,SRC_W,BLK_SRC): 19 m = mean(img_src,row,col) 20 img_dst.append(m) # 1次元のまま格納 21 22img_dst = np.array(img_dst).reshape(DST_W,-1).tolist() # 先画像を1→2次元の並びでリスト化 23 24# 結果を「可愛く」出力 25pprint.pprint(img_dst) 26""" 27[[200, 208, 216, 224, 232, 240, 248], 28 [648, 656, 664, 672, 680, 688, 696], 29 [1096, 1104, 1112, 1120, 1128, 1136, 1144], 30 [1544, 1552, 1560, 1568, 1576, 1584, 1592], 31 [1992, 2000, 2008, 2016, 2024, 2032, 2040], 32 [2440, 2448, 2456, 2464, 2472, 2480, 2488], 33 [2888, 2896, 2904, 2912, 2920, 2928, 2936]] 34"""

投稿2018/11/06 18:31

編集2018/11/06 18:40
can110

総合スコア38234

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間違っていたらすみません。
画像を小さくするだけならopencvのresizeを使えば簡単にできると思います。

投稿2018/11/07 00:41

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