题目：

编写一个程序，按照输入的宽高，将测试图像分割成多个补丁块，超出图像边界的部分用黑色像素补齐

思路：

1. 按照输入的宽高，先判断原始图像与其取模是否为零，判断需不需要进行图像填充 如果需要进行图像填充，先计算出新图像的宽和高（（整除后+1）* 指定宽高），然后新建一张全黑图像，将原图像默认为左上角位置粘贴进去
2. 最后进行图像裁剪，使用两层for循环，步长设定为补丁的宽高，使用crop函数，指定补丁图片的左、上、右、下坐标

代码：

import numpy as np
from PIL import Image


# 判断是否需要进行图像填充
def judge(img, wi, he):
    width, height = img.size
    # 默认新图像尺寸初始化为原图像
    new_width, new_height = img.size
    if width % wi != 0:
        new_width = (width//wi + 1) * wi
    if height % he != 0:
        new_height = (height//he + 1) * he
    # 新建一张新尺寸的全黑图像
    new_image = Image.new(RGB, (new_width, new_height), (0, 0, 0))
    # 将原图像粘贴在new_image上，默认为左上角坐标对应
    new_image.paste(img, box=None, mask=None)
    new_image.show()
    return new_image

# 按照指定尺寸进行图片裁剪
def crop_image(image, patch_w, patch_h):
    width, height = image.size
    # 补丁计数
    cnt = 0
    for w in range(0, width, patch_w):
        for h in range(0, height, patch_h):
            cnt += 1
            # 指定原图片的左、上、右、下
            img = image.crop((w, h, w+patch_w, h+patch_h))
            img.save("dog-%d.jpg" % cnt)
    print("图片补丁裁剪结束，共有{}张补丁".format(cnt))

def main():
    image_path = "dog.jpg"
    img = Image.open(image_path)
    # 查看图像形状
    print("原始图像形状{}".format(np.array(img).shape))

    # 输入指定的补丁宽高
    print("输入补丁宽高：")
    wi, he = map(int, input().split(" "))

    # 进行图像填充
    new_image = judge(img, wi, he)
    # 图片补丁裁剪
    crop_image(new_image, wi, he)

if __name__ == __main__:
    main()

效果展示：

原图像使用了黑色像素填充

图像裁剪，分割成小补丁