在python中如何将图像划分为块？

我正在使用keras，我想读取代码中的图像，然后将其划分为32x32个不重叠的块，并将每个块发送到我学习的深度学习模型中进行进一步处理。我怎么做？在学习过程中，我使用CIFAR10进行训练，其图像大小为32x32。现在我想加载Lena，然后将其分成32x32个块，并发送到我的模型进行处理。我是否需要对Lena进行一些更改以达到正确的精度？多谢各位

lena=Image.open('E:/images/lena_gray_512.tif')
a=view_as_blocks(lena_part, (32,32))

错误：

a=查看作为块（lena_部分，（32,32））回溯（最近调用 最后）：

文件“”，第1行，在 a=视为块（lena_零件，（32,32））

文件 “D:\software\Anaconda3\envs\py36\lib\site packages\skimage\util\shape.py”， 第82行，作为块的视图 如果块_shape.size！=arr_in.ndim：

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AttributeError:“TiffImageFile”对象没有属性“ndim”

你可以试试

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如果图像尺寸不能被32整除，会发生什么情况？我的图像是512x512，我对此问题没有任何问题。AttributeError:“TiffImageFile”对象没有属性“ndim”，我将代码和错误放在上面。请告诉我有什么问题？感谢分享代码，请分享“TiffImageFile”的类型使用python的内置函数类型我发现了问题，因为使用imread后，我的图像是一个图像对象，而不是数组，所以首先我使用以下命令将其更改为数组：lena_part=img_as_int（lena_part）很棒。我也这么怀疑。

from skimage.util.shape import view_as_blocks

view_as_blocks(arr, (2,2))