将2d数组划分为大小为n的正方形，并在Python中计算每个正方形的平均值

Question

我很抱歉这个简单的问题。我头上有个小疙瘩。 我有一个python的2d数组。我想把这个数组分解成大小为n的正方形，然后计算每个正方形的平均值。 到目前为止，我混乱的伪代码大致如下所示：

def mean(pic, n):
    """
    n: size of the square
    """
    npixels_r = pic.height // n
    npixels_c = pic.width // n
    new_pic = picture(npixels_c, npixels_r)
    # fill the new image
    # define the indexes for each qaudrant
    for s in range(0,w,n):
        for z in range(0,h,n):
            vals = []
            # for each pixel in the quadrant
            for i in range(s,s+n):
                for j in range(z, z*n):
                    # get color at each pixel
                    val = pic[i][j]
                    vals.append(val)
            m = mean(vals)
            new_pic.setValue(m)

但它不起作用。在第一个嵌套for循环中，我想在正方形上迭代，在第二个嵌套for循环中，我想在旧_图像中的每个像素上迭代，然后计算平均值。 这显然不是一个好主意，但目前我想不出任何解决方案：/

Answer 1

你会踢自己：把for j in range(z, z*n)改成for j in range(z, z+n)

我会用image kernel来解决这个问题。您将使用每个像素值1/n^2创建一个nxn内核，并将其应用于图像。您提出的解决方案本质上是相同的，但不太具有普遍性（如果您想进行边缘查找而不是平均化怎么办？）