枕ライブラリを使用して、10ピクセルx 10ピクセルのセットで画像を分離するPythonコードの例を次に示します。
PILインポート画像から

＃画像を開きます
img = image.open（ "image.jpg"）

＃画像の幅と高を取得します
幅、height = img.size

＃広い画像と高い画像のセルの数を計算する
num_cells_width = width // 10
num_cells_height = height // 10

＃セルをツアーして、各セルの新しい画像を作成します
範囲のi（num_cells_width）：
    range（num_cells_height）のjの場合：
        ＃現在のセルの長方形を計算します
        cell_rect =（i * 10、j * 10、（r＆d 1） * 10、（j + 1） * 10）

        ＃現在のセルの新しい画像を作成します
        cell_img = img.crop（cell_rect）
        cell_img.show（）
このコードは、枕画像クラスの作物関数を使用して、元の画像を10ピクセルx 10ピクセルでカットします。作物機能は、切断する画像の領域を定義する長方形を引数として取ります。この場合、長方形はループ内の現在のセルの位置から計算されます。最後に、イメージショー関数が呼び出され、トリミングされたセルが表示されます。
コードは非常にシンプルで理解しやすいです。まず、画像クラスのオープン関数とともに画像が開きます。次に、サイズプロパティを備えた画像の幅と背が高いことが取得されます。次に、セルの数は、それぞれ幅と高を10で除算することにより、画像の幅と高で計算されます。

次に、ダブルループを使用して、画像内のすべてのセルを移動します。ループ内で、電流セルの長方形は、セルの位置に10を掛けることで計算されます。その後、画像クラスの作物関数が呼び出され、現在のセルの元の画像をカットします。最後に、ショー関数が呼び出され、カットセルが表示されます。