在数组中循环过滤器的有效方法

Question

所以我正在做这个课程，还有一个练习，我必须使用数组的3x3区域对图像进行模糊处理，并将所有值交换为平均值。所以我写了这个函数，我知道它仍然不能完全工作：

def replace_avg(img, block=3):
    x_dim, y_dim = img.shape
    for row in range(1,x_dim-block+2,3):
        for col in range(1,y_dim-block+2,3):
            img[row-(block-2):row+(block-1),col-(block-2):col+(block-1)] = np.average(img[row-(block-2):row+(block-1),col-(block-2):col+(block-1)])
    return img

我的问题是，有没有一种更有效的方法来循环使用numpy的3x3过滤器来遍历这个数组？

Answer 1

skimage包提供了一个函数，它可以执行您想要的操作：

from skimage import transform
img_rescaled = transform.rescale(img,1/block)

也许您正在寻找一个专门使用Numpy的解决方案，在这种情况下，您应该查看该函数是如何在skimage模块中编码的