回答編集履歴
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d
answer
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この場合、画素ごとにヒストグラムを持っておけばいいので、計算に必要な配列の大きさは (画像の高さ, 幅, 256) で済みます。
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[ヒストグラムが与えられたデータから，中央値を求める方法｜数学｜苦手解決Q&A｜進研ゼミ高校講座｜ベネッセコーポレーション](https://kou.benesse.co.jp/nigate/math/a13m0401.html)
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[ヒストグラムが与えられたデータから，中央値を求める方法｜数学｜苦手解決Q&A｜進研ゼミ高校講座｜ベネッセコーポレーション](https://kou.benesse.co.jp/nigate/math/a13m0401.html)
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## 追記
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最初に書いたヒストグラムの案もそのサイズだと厳しいので、「ブロックごとに中央値を直接計算する」または「ブロックごとにヒストグラムを計算して、中央値をあとから計算する (枚数が256枚以上ならこちらのが省メモリ)」になるかと思います。
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## コード
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OpenCV のサンプル動画 [vtest.avi](https://github.com/opencv/opencv/raw/master/samples/data/vtest.avi) をフレームごとに切り出して保存した画像で試しました。
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```python
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from pathlib import Path
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import cv2
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import matplotlib.pyplot as plt
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import numpy as np
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# 画像のパス一覧を取得する。
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input_dir = Path("input") # 画像があるディレクトリ
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img_paths = list(input_dir.glob("*.png"))
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# 1枚だけ読み込み画像の幅、高さを取得する。
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img = cv2.imread(str(img_paths[0]))
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h, w = img.shape[:2]
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median_img = np.empty_like(img)
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stride_y, stride_x = 300, 300 # ブロックの大きさ
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for y in range(0, h, stride_y):
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for x in range(0, w, stride_x):
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# ブロックごとに中央値を計算する。
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values = []
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for path in img_paths:
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img = cv2.imread(str(path))
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values.append(img[y : y + stride_y, x : x + stride_x])
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median = np.median(values, axis=0).astype(np.uint8)
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median_img[y : y + stride_y, x : x + stride_x] = median
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# 結果を可視化する。
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fig, ax = plt.subplots()
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ax.imshow(median_img[..., ::-1])
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plt.show()
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```
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