分割した画像毎のHSV値の平均値を求めたい

前提・実現したいこと

1枚の画像を分割して,それぞれの画像でHSV値の平均値を求めたいです.
(分割した画像それぞれのHSV値を可視化していますが,無視してください)

発生している問題・エラーメッセージ

HSV値の平均を求めると,今回は9分割した場合で9個のHSV値が表示されるのですが,最後に[None.........None]と9つ表示されてしまいます.
どこでこの様なことが起きているのか,またどのように修正すればよいかどなたかご教示願います.

H:93.4 S:81.9 V:67.2
H:96.9 S:136.0 V:99.0
H:87.7 S:123.1 V:63.0
H:96.0 S:96.4 V:65.2
H:97.7 S:140.7 V:86.7
H:88.9 S:133.7 V:61.9
H:85.4 S:87.3 V:54.7
H:98.5 S:122.7 V:73.0
H:84.7 S:116.5 V:54.2
[None None None None None None None None None]

該当のソースコード

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def split_imgs(img, hsplits=3, vsplits=3):
    h, w = img.shape[:2]
    crop_img = img[: h // vsplits * vsplits, : w // hsplits * hsplits]

    return np.array(
        [x for h_img in np.vsplit(crop_img, vsplits) for x in np.hsplit(h_img, hsplits)]
    )

def average(img):

    hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    # チャンネルごとに分解
    h, s, v = cv2.split(hsv)
    mean1 = h.mean()
    mean2 = s.mean()
    mean3 = v.mean()
    print('H:%.1f S:%.1f V:%.1f' % (mean1,mean2,mean3))

def hsv_hist(img):
    # HSV 色空間に変換する。
    hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    # 各チャンネルのヒストグラムを計算する。
    hists = []
    for ch in range(3):
        hist = cv2.calcHist([hsv], [ch], None, [256], [0, 256])
        hists.append(hist)
    return hists

# 画像を読み込む。
hsplits = 3  # 横方向の分割数
vsplits = 3  # 縦方向の分割数
img = cv2.imread("17.4.png")

# 画像を分割する。
sub_imgs = split_imgs(img, hsplits, vsplits)
print(sub_imgs.shape)  # (9, 140, 186, 3)

# 各画像のヒストグラムを取得する。
hists = np.array([hsv_hist(x) for x in sub_imgs])
print(hists.shape)  # (9, 3, 256, 1)

# 各画像のヒストグラム平均を取得する。
mean = np.array([average(x) for x in sub_imgs])
print(mean)

# ヒストグラムを描画する。
ch_names = {0: "H", 1: "S", 2: "V"}

fig, axes = plt.subplots(hsplits, vsplits, figsize=(20, 20))
for ax, hsv_hist in zip(axes.ravel(), hists):

# 各ヒストグラムを描画する。

    for hist, ch in zip(hsv_hist, range(3)):
        ax.plot(hist, label=ch_names[ch])
    ax.set_xlim([0, 256])
    #ax.set_xlabel("Pixel Value")
    ax.legend()
plt.show()