読み込んだ画像を碁盤目状に等分割する方法２

Question

一度似た質問をしましたが、基本的な事の回答をたくさん頂き、
聞きたいところまで進まなかったため、もう１度質問させて頂きます。

読み込んだ画像をプログラム上で100100にresizeしたのですが、これを
1010の画像10個に分割したいのですが、その方法が分かりません。

Qiitaの
画像の分割と連結
https://qiita.com/ka10ryu1/items/015c6a6a5fa287a47828
という記事に、画像等分割のコードが書かれていたのですが、
回答を元に変更すると、これできてるんですかね？コードは以下です。

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

import sys
import numpy as np

sys.path.append('/content/drive/My Drive')

from PIL import Image
from IPython.display import display

# PILで開いたうえでデータをNumpy形式にする
# （例えばJPEGは圧縮されていてNumpyな配列になっていないので、
# そこからNumpyのデータ空間(?)に持ってくる必要がある）
img = Image.open("drive/My Drive/mnist_dataset/rei.jpeg")
img = img.resize((30, 30))
img = np.asarray(img)

size = 5

v_size = img.shape[0] // size * size
h_size = img.shape[1] // size * size
img = img[:v_size, :h_size]

v_split = img.shape[0] // size
h_split = img.shape[1] // size
out_img = []
[out_img.extend(np.hsplit(h_img, h_split))
    for h_img in np.vsplit(img, v_split)]

print(out_img)

出力結果は以下です。

Drive already mounted at /content/drive; to attempt to forcibly remount, call drive.mount("/content/drive", force_remount=True).
[array([[[254, 255, 255],
[254, 255, 255],
[255, 255, 255],
[255, 255, 255],
[255, 255, 255]],

   [[240, 254, 255],
    [240, 254, 255],
    [242, 254, 255],
    [244, 254, 255],
    [244, 254, 255]],

   [[210, 244, 254],
    [211, 244, 253],
    [214, 245, 253],
    [217, 246, 252],
    [219, 246, 251]],

   [[165, 229, 252],
    [168, 229, 251],
    [173, 231, 249],
    [178, 233, 247],
    [182, 233, 244]],

   [[117, 210, 249],
    [120, 209, 247],
    [127, 211, 243],
    [136, 213, 237],
    [143, 210, 229]]], dtype=uint8), array([[[252, 255, 255],
    [249, 255, 255],
    [244, 255, 255],
    [239, 255, 255],
    [236, 255, 255]],

   [[242, 254, 254],
    [239, 254, 254],
    [235, 254, 254],
    [231, 254, 254],
    [229, 254, 254]],

   [[218, 246, 250],
    [217, 246, 249],
    [215, 244, 249],
    [213, 244, 249],
    [211, 243, 251]],

   [[183, 232, 240],
    [185, 230, 238],
    [187, 227, 238],
    [187, 225, 238],
    [188, 223, 241]],

   [[149, 205, 220],
    [155, 201, 214],
    [161, 196, 212],
    [164, 193, 212],
    [167, 190, 216]]], dtype=uint8), array([[[232, 255, 255],
    [231, 255, 255],
    [233, 255, 255],
    [234, 255, 255],
    [236, 255, 255]],

   [[226, 254, 255],
    [225, 254, 255],
    [227, 254, 255],
    [228, 254, 255],
    [229, 252, 255]],

   [[210, 243, 253],
    [210, 244, 255],
    [212, 245, 255],
    [213, 246, 255],
    [213, 245, 254]],

   [[188, 224, 246],
    [189, 226, 250],
    [191, 228, 253],
    [191, 230, 252],
    [190, 230, 249]],

   [[168, 191, 222],
    [169, 193, 228],
    [170, 196, 231],
    [168, 199, 230],
    [165, 200, 225]]], dtype=uint8), array([[[237, 251, 255],

・・・

   [[141,  92,  58],
    [142,  92,  56],
    [143,  92,  53],
    [144,  93,  49],
    [144,  93,  48]],

   [[106, 126,  71],
    [107, 126,  69],
    [106, 126,  66],
    [105, 128,  62],
    [105, 128,  61]],

   [[ 74, 142,  74],
    [ 75, 142,  73],
    [ 73, 143,  69],
    [ 71, 145,  66],
    [ 70, 145,  65]],

   [[ 44, 147,  72],
    [ 44, 147,  71],
    [ 42, 149,  68],
    [ 38, 151,  65],
    [ 37, 151,  64]]], dtype=uint8), array([[[255, 225, 217],
    [255, 227, 219],
    [255, 232, 225],
    [255, 238, 232],
    [255, 239, 236]],

   [[242, 151, 141],
    [241, 152, 142],
    [238, 156, 148],
    [235, 161, 155],
    [234, 163, 160]],

   [[213,  60,  49],
    [211,  61,  50],
    [207,  61,  53],
    [202,  62,  58],
    [202,  64,  65]],

   [[206,  10,   0],
    [204,  10,   0],
    [199,   8,   2],
    [194,   7,   6],
    [194,   8,  12]],

   [[226,   8,   2],
    [225,   8,   2],
    [222,   6,   4],
    [219,   3,   7],
    [218,   2,  10]]], dtype=uint8), array([[[255, 235, 239],
    [255, 234, 242],
    [255, 236, 249],
    [255, 237, 253],
    [254, 235, 251]],

   [[233, 162, 166],
    [234, 162, 171],
    [235, 165, 179],
    [235, 166, 182],
    [230, 162, 177]],

   [[204,  66,  72],
    [206,  68,  78],
    [210,  70,  84],
    [210,  70,  85],
    [200,  63,  76]],

   [[197,  10,  18],
    [200,  12,  23],
    [205,  14,  28],
    [205,  15,  28],
    [194,   7,  17]],

   [[220,   2,  12],
    [222,   3,  14],
    [225,   6,  16],
    [225,   8,  15],
    [218,   3,   6]]], dtype=uint8), array([[[254, 232, 244],
    [252, 230, 234],
    [242, 236, 224],
    [220, 238, 207],
    [169, 215, 164]],

   [[222, 154, 164],
    [215, 152, 155],
    [207, 163, 152],
    [192, 174, 147],
    [154, 168, 125]],

   [[183,  51,  59],
    [170,  50,  50],
    [164,  67,  58],
    [157,  88,  68],
    [138, 103,  70]],

   [[175,   0,   0],
    [160,   0,   0],
    [155,  12,   4],
    [151,  37,  22],
    [143,  61,  39]],

   [[206,   0,   0],
    [197,   0,   0],
    [191,   7,   1],
    [185,  25,  16],
    [177,  45,  35]]], dtype=uint8), array([[[ 96, 178, 106],
    [ 45, 157,  68],
    [ 25, 160,  60],
    [ 18, 171,  62],
    [ 14, 173,  63]],

   [[102, 153,  92],
    [ 69, 152,  77],
    [ 63, 172,  87],
    [ 67, 195, 103],
    [ 64, 202, 108]],

・・・

   [[255, 252, 255],
    [255, 252, 255],
    [255, 250, 255],
    [255, 249, 255],
    [255, 249, 255]]], dtype=uint8)]

Comments

[jbpb0]

> そのまま貼りつけても動きません。

参考にしてるWebページの最初の方に「使用している変数の説明」の表があり、そこに「img」と「size」の説明があります
そこに書いてあるようにするコードは自分で書かないといけませんけど、それやってますか？

Answer 1

sizeの指定が抜け落ちていますね。

Comments

[退会済みユーザー]

img.shape[0]ってこれ、サイズなんですか?
shapeってあるから、画像の一部成分を抜き取って、何かしてると思っていたのですが、

どこをどう変えればいいんでしょうか。

[quickquip]

元のコードにはあるsize変数があなたのコードでは抜け落ちてます。
**あなたが** 削除しましたよね?
勝手に変えるな、って言ってるんです。

[quickquip]

この欄で質問されても付き合う気はないので「このコードのここが意味が分からない」という質問を別にした方がいいですよ。

[退会済みユーザー]

// size * size
とかですか？この//ってなんですか？コメントかと思ってたんですが、
入れるとエラーになるし。

[quickquip]

「このコードのここが意味が分からない」という質問を別にした方がいいですよ。

[quickquip]

「こうだと思っている」ことが100%間違っていたらそれも無理なのか。
多分、qiitaのコードの意味が1行も理解できてないということですね。
qiitaのコードは正しいという前提で、qiitaのコードは1行も変えずに動かすことを考えた方がいいかも。

[jbpb0]

> //ってなんですか？

調べたらすぐ分かるのに
https://techacademy.jp/magazine/28102