広い範囲を分割した範囲での各々の標準偏差を求めたいです．

Question

###　分割した範囲での各々の標準偏差を求めたい．
5000ピクセル以上ある画像の色情報の標準偏差を一定の範囲に分割して各々の標準偏差を求めてそれらの和を出したいのですがそのコードが分かりません．
下記のコードではピクセル（0,0）(0,1)(1,0)(1,1)の四つの標準偏差を求めているものです．このようにして四つずつに範囲を指定して標準偏差を求めることを5000ピクセルすべてでやりたいのですがその方法はありますか？
よろしくお願いします．

Python

import cv2
import numpy as np

FILEPATH = 'C:/Users/user/documents/xxxxxxxxx.bmp'
img = cv2.imread(FILEPATH)
IMG_SIZE = 4096
data = np.empty(IMG_SIZE ** 2)

for x1 in range(0,1,1):
    for y1 in range(0,1,1):
        R,G,B =img[x1,y1]
        data[x1 + y1 * IMG_SIZE] = R

std1 = np.std(data)

試したこと

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Comments

[tiitoi]

2x2ピクセルで分割して、各ブロックごとに標準偏差を計算ということでいいのでしょうか？
4x4 の画像であれば、4つのブロックに分割されるということであっていますか？

[nikonikomanako]

あってます．
分かりにくくてすいません．

Answer 1

1. Numpyの.reshape()を用いる方法

x, y = (2, 2)
img.reshape(img.shape[0]//x, x, img.shape[1]//y, y, 3).std((1, 3))

2. Scikit-imageのview_as_blocks()を用いる方法

from skimage.util import view_as_blocks

x, y = (2, 2)
view_as_blocks(img, (x, y, 1)).std((3, 4, 5))

Comments

[nikonikomanako]

回答ありがとうございます．
この（3，4，５）はどういった意味のコードなのでしょうか？教えていただけると幸いです．

[nikonikomanako]

形成エラーが出てしまったのですがどうすれば修正できるでしょうか

[kirara0048]

view_as_blocks()を用いると、第0, 1, 2軸が分割されて第3, 4, 5軸が生成されます。
挙げたコードでは（2,2,1）のサイズで分割してそれぞれに対してstd()で処理しています。
エラーは内容がわからないので答えようがありません。なおピクセル数が奇数だと(2,2)で分割できないのでエラーがでます。それはtiitoiさんのコードの例でも同じです。

[nikonikomanako]

返信ありがとうございます．立て続けにすいません．
ピクセル数は縦，横ともに奇数でした．
この場合，ピクセル数を変える方法は存在するのでしょうか？

[kirara0048]

奇数×奇数の画像を2×2の小ブロックで分割することは物理的に不可能です。
img[:-1, :-1]などとして端1ピクセルを落とすのはどうでしょうか。

Answer 2

まず画像 (3チャンネルのカラー画像と仮定) を 2x2 のブロックに分割しましょう。

画像サイズが 6x6 なら形状が (2, 2, 3) の numpy 配列が 3x3 個できることになります。

OpenCV - 画像をグリッド上に分割する、複数の画像をグリッド上に結合する方法

分割できたら、各ブロックごとに numpy.std() で標準偏差を計算します。

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("sample.jpg")

# 2x2 のセルに分割
size = (2, 2)
rows = img.shape[0] // size[0]  # 分割後の行数
cols = img.shape[1] // size[1]  # 分割後の列数

blocks = []
for row_img in np.array_split(img, rows, axis=0):
    for block in np.array_split(row_img, cols, axis=1):
        blocks.append(block)

# 各ブロックごとに標準偏差を計算する。
blocks_std = np.std(blocks, axis=(1, 2, 3)).reshape(rows, cols)

print(blocks_std)