提示：内容整理自：https://github.com/gzr2017/ImageProcessing100Wen
CV小白从0开始学数字图像处理

07平均池化（Average Pooling）

将图片按照固定大小网格分割，网格内的像素值取网格内所有像素的平均值。我们将这种把图片使用均等大小网格分割，并求网格内代表值的操作称为池化（Pooling）。池化操作是卷积神经网络（Convolutional Neural Network）中重要的图像处理方式。平均池化按照下式定义：

v = 1/|R| * Sum_{i in R} v_i

1.引入库

CV2计算机视觉库

import cv2
import numpy as np

2.读入数据

img = cv2.imread("imori.jpg")

3.平均池化

out = img.copy()

H, W, C = img.shape
G = 8
Nh = int(H / G)
Nw = int(W / G)

for y in range(Nh):
    for x in range(Nw):
        for c in range(C):
            out[G*y:G*(y+1), G*x:G*(x+1), c] = np.mean(out[G*y:G*(y+1), G*x:G*(x+1), c]).astype(np.int)

4.保存结果

cv2.imwrite("out.jpg", out)
cv2.imshow("result", out)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

5.减色处理后结果