下面是Python Opencv应用实现图片切分操作的完整攻略：

1. 概述

在图像处理的领域中，图像切分是非常基础而重要的操作，它可以将一张大图片切分成小图片，方便进行后续的处理。本文将介绍如何使用Python Opencv实现图像切分操作。

2. 准备工作

在使用Python Opencv实现图像切分操作之前，需要安装以下工具和库：

• Python 3.x 环境
• Opencv-python 库：pip install opencv-python

同时需要准备一张需要切分的图片。

3. 实现步骤

3.1 读取图片

使用Opencv-python库的cv2.imread()函数读取指定路径下的图片（图片路径需要自己替换为实际路径）：

import cv2

# 读取图片
img = cv2.imread('path/to/image.jpg')

3.2 图片切分

将图片按照固定大小切分成若干个小图片，可以使用cv2.split()函数进行分割。

下面的示例将一张图片按照特定的大小进行切分，将结果保存为n行m列的图片矩阵：

import cv2

# 读取图片
img = cv2.imread('path/to/image.jpg')

# 每个小图片的大小（宽度和高度）
w, h = 100, 100

# 图片切分
imgs = []
for i in range(0, img.shape[0], h):
    for j in range(0, img.shape[1], w):
        imgs.append(img[i:i+h,j:j+w])

该示例将原始图片分成宽度为100、高度为100的小图片，并保存在imgs数组中。

3.3 将小图片保存为文件

使用cv2.imwrite()函数将小图片保存为文件：

for i, img in enumerate(imgs):
    cv2.imwrite(f'path/to/result/{i}.jpg', img)

enumerate()函数可用于获取图片的索引值。

4. 示例说明

4.1 示例1：将一张图片分成8块

import cv2

# 读取图片
img = cv2.imread('path/to/image.jpg')

# 图片切分
imgs = []
for i in range(0, img.shape[0], img.shape[0]//2):
    for j in range(0, img.shape[1], img.shape[1]//4):
        imgs.append(img[i:i+img.shape[0]//2,j:j+img.shape[1]//4])

# 将小图片保存为文件
for i, img in enumerate(imgs):
    cv2.imwrite(f'path/to/result/{i}.jpg', img)

该示例将一张图片分成8块，每块大小为原始图片的1/8。

4.2 示例2：将一张图片分成3x3的九宫格

import cv2

# 读取图片
img = cv2.imread('path/to/image.jpg')

# 图片切分
imgs = []
for i in range(0, img.shape[0], img.shape[0]//3):
    for j in range(0, img.shape[1], img.shape[1]//3):
        imgs.append(img[i:i+img.shape[0]//3,j:j+img.shape[1]//3])

# 将小图片保存为文件
for i, img in enumerate(imgs):
    cv2.imwrite(f'path/to/result/{i}.jpg', img)

该示例将一张图片分成3x3的九宫格。