你的问题似乎是关于2级的问题。但是2级以上呢。所以我在下面添加了一个代码,可以对任何级别的颜色进行后验。import numpy as np

import cv2

im = cv2.imread('messi5.jpg')

n = 2 # Number of levels of quantization

indices = np.arange(0,256) # List of all colors

divider = np.linspace(0,255,n+1)[1] # we get a divider

quantiz = np.int0(np.linspace(0,255,n)) # we get quantization colors

color_levels = np.clip(np.int0(indices/divider),0,n-1) # color levels 0,1,2..

palette = quantiz[color_levels] # Creating the palette

im2 = palette[im] # Applying palette on image

im2 = cv2.convertScaleAbs(im2) # Converting image back to uint8

cv2.imshow('im2',im2)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

这段代码在Numpy中使用了一个名为palette method的方法,它比遍历像素要快得多。您可以在这里找到如何使用它加速代码的更多详细信息:Fast Array Manipulation in Numpy

以下是我在不同级别上获得的结果:

原始图像:

第2级:

第4级:

第8级:

等等。。。

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