如何使用python 2.7.13将nXn彩色图像划分为不重叠、大小相等的块？

我已经安装了numPy、sciPy等库。这需要openCV吗？使用Scikit图像可以解决这个问题吗？ 将图像划分为块，例如，将256x256像素的图像划分为4x4像素的块，然后使用Matlab将其转换为矩阵，但我想确保是否可以使用python完成。python和numpy的切片和索引使这一操作变得简单。您不需要OpenCV或scikit图像，但您确实需要一些东西来读取图像

>>> import numpy as np
>>> image = np.random.rand(256,256) # random grayscale float image
>>> blocks = np.array([image[i:i+4, j:j+4] for j in range(0,256,4) for i in range(0,256,4)])
>>> blocks.shape
(4096, 4, 4)

>>> image = np.random.rand(256,256,3) # random 3-ch float image
>>> blocks = np.array([image[i:i+4, j:j+4] for j in range(0,256,4) for i in range(0,256,4)])
>>> blocks.shape
(4096, 4, 4, 3)

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谢谢你的帮助，但是代码不起作用。你能更具体一点吗？您应该确保首先将numpy作为np导入。我会把它编辑到帖子里。让我知道你有什么问题。如果我想把任何nXn彩色图像分成m个块怎么办？你可以用n/m来计算块大小。当然，如果你的图像没有完全划分成块大小，你必须弄清楚你想做什么……你可以将它们附加到最后的块中，使它们变大，或者在最后有更小的块，或者忽略它们，或者做任何你想做的事情。显然，这取决于你想用它们做什么。为我工作，谢谢你！