用Python实现四叉树（quad tree）

前言

最近要使用四叉树（quad tree）来实现自适应分块，于是自己用Python实现了。

实现出来的效果如下：

算法思想

不断地对图像矩阵进行四分块，直到每个分块中的abs(最大灰度值max-最小灰度值min)<阈值threshold为止。

代码

import numpy as np
import cv2#正方形类
class square:#lx、ly为左上角坐标(x对应行号，y对应列号)，rx、ry为右下角坐标def __init__(self,lx,ly,rx,ry):self.lx=lxself.ly=lyself.rx=rxself.ry=ry#检查该矩阵中是否满足条件#参数：原矩阵，阈值#返回值：布尔类型def check(self,matrix,threshold):#小于10的块就不再分了，太小没啥意义if abs(self.rx-self.lx)<=10:return Truemin=matrix[self.lx][self.ly]max=matrix[self.lx][self.ly]for i in range(self.lx,self.rx):for j in range(self.ly,self.ry):if matrix[i][j]<min:min=matrix[i][j]if matrix[i][j]>max:max=matrix[i][j]if abs(max-min)>=threshold:return Falsereturn True#打印正方形的坐标def print(self):print("lx:",self.lx,end=", ")print("ly:",self.ly,end=", ")print("rx:",self.rx,end=", ")print("ry:",self.ry)#检查所有块里面是否还有不行的
#参数：原矩阵、正方形对象列表
#返回值：若有不行的，返回对象和下标；否则返回空对象
def check_all(matrix,square_arr):for i in range(len(square_arr)):if square_arr[i].check(matrix,10)==False:   #阈值在此设置return square_arr[i],ireturn None,-1#得到最终的四叉树
def get_quad_tree(matrix,square_arr):while(True):problem_block,index=check_all(matrix,square_arr)if problem_block==None:breaklx=problem_block.lxly=problem_block.lyrx=problem_block.rxry=problem_block.ry#左上角divide_block1=square(lx,ly,(lx+rx)//2,(ly+ry)//2)#右上角divide_block2=square(lx,(ly+ry)//2+1,(lx+rx)//2,ry)#左下角divide_block3=square((lx+rx)//2+1,ly,rx,(ly+ry)//2)#右下角divide_block4=square((lx+rx)//2+1,(ly+ry)//2+1,rx,ry)#检验结果是否正确# print("拆分前：")# square_arr[index].print()# print("拆分后：")# divide_block1.print()# divide_block2.print()# divide_block3.print()# divide_block4.print()#删掉原来的大矩阵，把新的四个子矩阵加进列表del  square_arr[index]square_arr.append(divide_block1)square_arr.append(divide_block2)square_arr.append(divide_block3)square_arr.append(divide_block4)return square_arrdef resize(img, size):# print('src shape: ', img.shape)height = img.shape[0]width = img.shape[1]scalesize = 256.0timg = imgif height > width:timg = cv2.resize(img, (256, int(scalesize * height / width)))else:timg = cv2.resize(img, (int(scalesize * width / height), 256))# print('timg shape: ', timg.shape)th = timg.shape[0]tw = timg.shape[1]bh = int((th - size) / 2)bw = int((tw - size) / 2)rimg = timg[bh:bh + size, bw:bw + size]# print('rimg shape: ', rimg.shape)return rimgmask_np = cv2.imread('/auto_block/417_3.png', 0)
mask_np = resize(mask_np, 224)
matrix=mask_np
row=matrix.shape[0]
col=matrix.shape[1]
first_square=square(0,0,row-1,col-1)
square_arr=[first_square]
square_arr=get_quad_tree(matrix,square_arr)#划分界限，方便看
for i in square_arr:for col in range(i.ly,i.ry):mask_np[i.rx][col]=255for row in range(i.lx,i.rx):mask_np[row][i.ry]=255cv2.imwrite('/auto_block/result.png',mask_np)
# print(matrix)
# print("最终得到的各种分块如下：")
# for i in square_arr:
#     i.print()

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