苹果手机怎么把相片分割成9张

工具／原料：iPhone 8 plus、IOS12、微信V7014

方法：

1、打开微信。

2、在微信界面，点击上面的搜索框，如下图所示。

3、在搜索界面，输入“九宫格”，然后点击选择“搜一搜”。

4、点击选择“小程序”，然后点击选择“九宫格”。

5、点击选择“选择”。

6、选择相册中要处理的照片，然后点击“保存”，即可把照片分割成9张图到相册中。

7、发朋友圈的时候依次选择这9张图发布即可，如下图所示。

1基于阈值的分割方法

灰度阈值分割法是一种最常用的并行区域技术，它是图像分割中应用数量最多的一类。阈值分割方法实际上是输入图像f到输出图像g的变化

其中，T为阈值；对于物体的图像元素，g(i,j)=1，对于背景的图像元素，g(i,j)=0。

由此可见，阈值分割算法的关键是确定阈值，如果能确定一个适合的阈值就可准确地将图像分割开来。阈值确定后，阈值与像素点的灰度值比较和像素分割可对各像素并行地进行，分割的结果直接给出图像区域。

阈值分割的优点是计算简单、运算效率较高、速度快。在重视运算效率的应用场合（如用于软件实现），它得到了广泛应用。

2基于区域的分割方法

区域生长和分裂合并法是两种典型的串行区域技术，其分割过程后续步骤的处理要根据前面步骤的结果进行判断而确定。

(1)区域生长

区域生长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成区域。具体先对每个需要分割的区域找一个种子像素作为生长的起点，然后将种子像素周围邻域中与种子像素有相同或相似性质的像素（根据某种事先确定的生长或相似准则来判定）合并到种子像素所在的区域中。将这些新像素当作新的种子像素继续进行上面的过程，直到再没有满足条件的像素可被包括进来。这样一个区域就长成了。

(2)区域分裂合并

区域生长是从某个或者某些像素点出发，最后得到整个区域，进而实现目标提取。分裂合并差不多是区域生长的逆过程：从整个图像出发，不断分裂得到各个子区域，然后再把前景区域合并，实现目标提取。分裂合并的假设是对于一幅图像，前景区域是由一些相互连通的像素组成的，因此，如果把一幅图像分裂到像素级，那么就可以判定该像素是否为前景像素。当所有像素点或者子区域完成判断以后，把前景区域或者像素合并就可得到前景目标。

3基于边缘的分割方法

基于边缘的分割方法是指通过边缘检测，即检测灰度级或者结构具有突变的地方，确定一个区域的终结，即另一个区域开始的地方。不同的图像灰度不同，边界处一般有明显的边缘，利用此特征可以分割图像。

4基于特定理论的分割方法

图像分割至今尚无通用的自身理论。随着各学科新理论和新方法的提出，出现了与一些特定理论、方法相结合的图像分割方法，主要有：基于聚类分析的图像分割方法、基于模糊集理论的分割方法等。

5基于基因编码的分割方法

基于基因编码的分割方法是指把图像背景和目标像素用不同的基因编码表示，通过区域性的划分，把图像背景和目标分离出来的方法。该方法具有处理速度快的优点，但算法实现起来比较难。

6基于小波变换的分割方法

小波变换是近年来得到广泛应用的数学工具，它在时域和频域都具有良好的局部化性质，并且小波变换具有多尺度特性，能够在不同尺度上对信号进行分析，因此在图像处理和分析等许多方面得到应用。

基于小波变换的阈值图像分割方法的基本思想是首先由二进小波变换将图像的直方图分解为不同层次的小波系数，然后依据给定的分割准则和小波系数选择阈值门限，最后利用阈值标出图像分割的区域。整个分割过程是从粗到细，由尺度变化来控制，即起始分割由粗略的L2(R)子空间上投影的直方图来实现，如果分割不理想，则利用直方图在精细的子空间上的小波系数逐步细化图像分割。分割算法的计算会与图像尺寸大小呈线性变化。

7基于神经网络的分割方法

近年来，人工神经网络识别技术已经引起了广泛的关注，并应用于图像分割。基于神经网络的分割方法的基本思想是通过训练多层感知机来得到线性决策函数，然后用决策函数对像素进行分类来达到分割的目的。这种方法需要大量的训练数据。神经网络存在巨量的连接，容易引入空间信息，能较好地解决图像中的噪声和不均匀问题。选择何种网络结构是这种方法要解决的主要问题。

代码写错了

%% 迭代阈值选择法二值化图像与Otsu阈值选择法二值化图像比较

clc;

clear all;

close all;

f=imread('8_256_lenabmp','bmp');

subplot(2,2,1);

subimage(f);title('原始图像');

f=double(f);

T=(min(f(:))+max(f(:)))/2;

done=false;

i=0;

while ~done

r1=find(f<=T);

r2=find(f>T);

Tnew=(mean(f(r1))+mean(f(r2)))/2;

done=abs(Tnew-T)<1;

T=Tnew;

i=i+1;

end

f(r1)=0;

f(r2)=1;

subplot(2,2,2);

subimage(f);title('迭代阈值二值化图像图像');

f=imread('8_256_lenabmp','bmp');

subplot(2,2,3);

subimage(f);title('原始图像');

T=graythresh(f);

g=im2bw(f,T);

subplot(2,2,4);

subimage(g);title('Otsu方法二值化图像');

采用金字塔方法进行图像分割

#include "cvh"

#include "highguih"

#include <mathh>

IplImage image[2] = { 0, 0 }, image0 = 0, image1 = 0;

CvSize size;

int w0, h0,i;

int threshold1, threshold2;

int l,level = 4;

int sthreshold1, sthreshold2;

int l_comp;

int block_size = 1000;

float parameter;

double threshold;

double rezult, min_rezult;

CvFilter filter = CV_GAUSSIAN_5x5;

CvConnectedComp cur_comp, min_comp;

CvSeq comp;

CvMemStorage storage;

CvPoint pt1, pt2;

void ON_SEGMENT(int a)

{

cvPyrSegmentation(image0, image1, storage, &comp,

level, threshold1+1, threshold2+1);

/l_comp = comp->total;

i = 0;

min_compvalue = cvScalarAll(0);

while(i<l_comp)

{

cur_comp = (CvConnectedComp)cvGetSeqElem ( comp, i );

if(fabs(255- min_compvalueval[0])>

fabs(255- cur_comp->valueval[0]) &&

fabs(min_compvalueval[1])>

fabs(cur_comp->valueval[1]) &&

fabs(min_compvalueval[2])>

fabs(cur_comp->valueval[2]) )

min_comp = cur_comp;

i++;

}/

cvShowImage("Segmentation", image1);

}

int main( int argc, char argv )

{

char filename = argc == 2 argv[1] : (char)"fruitsjpg";

if( (image[0] = cvLoadImage( filename, 1)) == 0 )

return -1;

cvNamedWindow("Source", 0);

cvShowImage("Source", image[0]);

cvNamedWindow("Segmentation", 0);

storage = cvCreateMemStorage ( block_size );

image[0]->width &= -(1<<level);

image[0]->height &= -(1<<level);

image0 = cvCloneImage( image[0] );

image1 = cvCloneImage( image[0] );

// 对彩色图像进行分割

l = 1;

threshold1 =255;

threshold2 =30;

ON_SEGMENT(1);

sthreshold1 = cvCreateTrackbar("Threshold1", "Segmentation", &threshold1, 255,

ON_SEGMENT);

sthreshold2 = cvCreateTrackbar("Threshold2", "Segmentation", &threshold2, 255,

ON_SEGMENT);

cvShowImage("Segmentation", image1);

cvWaitKey(0);

cvDestroyWindow("Segmentation");

cvDestroyWindow("Source");

cvReleaseMemStorage(&storage );

cvReleaseImage(&image[0]);

cvReleaseImage(&image0);

cvReleaseImage(&image1);

return 0;

}

你可以试试下面的程序：

I=imread('myphotojpg'); % 假设要处理的图像是myphotojpg

heights=size(I,1); % 图像的高

widths=size(I,2); % 图像的宽

m=8; % 假设纵向分成8幅图

n=10; % 假设横向分成10幅图

% 考虑到rows和cols不一定能被m和n整除，所以对行数和列数均分后要取整

rows=round(linspace(0,heights,m+1)); % 各子图像的起始和终止行标

cols=round(linspace(0,widths,n+1)); % 各子图像的起始和终止列标

blocks=cell(m,n); % 用一个单元数组容纳各个子图像

for k1=1:m

for k2=1:n

blocks{k1,k2}=I(rows(k1)+1:rows(k1+1),cols(k2)+1:cols(k2+1),:);

subimage=blocks{k1,k2};

% 以下是对subimage进行边缘检测

% 加入边缘检测的代码

% 以上是对subimage进行边缘检测

blocks{k1,k2}=subimage;

end

end

processed=I; % processed为处理后的图像，用原图像对其初始化

% 以下为拼接图像

for k1=1:m

for k2=1:n

processed(rows(k1)+1:rows(k1+1),cols(k2)+1:cols(k2+1),:)=blocks{k1,k2};

end

end

figure,imshow(processed)

% 以上的程序已测试过，对灰度图像和真彩图像都可以运行。

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