python通过opencv实现图片裁剪原理解析
这篇文章主要介绍了python通过opencv实现图片裁剪原理解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
图像裁剪的基本概念 :
图像裁剪是指将图像中我们想要的研究区以外的区域去除,经常是按照行政区划或研究区域的边界对图像进行裁剪。例如,一张500×400的图像,我们只想要中间的250×200的区域,就可以使用图像裁剪将四周的区域去除。
在实际开发工作中,我们经常需要对图像进行分幅裁剪,按照ERDAS实际图像分幅裁剪的过程,可以将图像分幅裁剪分为规则分幅裁剪和不规则分幅裁剪两种类型。
规则分幅裁剪:指裁剪图像的边界范围是一个矩形。裁剪时只需要通过左上角和右下角两点的坐标,就可以确定图像的裁剪位置。
不规则分幅裁剪:指裁剪图像的边界范围是任意多边形,裁剪时必须首先生成一个完整的闭合多边形区域。
图像裁剪的OpenCV实现
规则分幅裁剪:
在OpenCV中,图像被看成矩阵数据,我们将图像视为多维list,因为规则分幅裁剪的边界范围是一个矩形,所以我们可以根据列表切片来实现图像的规则分幅裁剪。现在,我们来实现将500×400的图像中间的250×200的区域裁剪出来。
计算图如下:
import cv2 img = cv2.imread("500x400.jpg") img1=img[100:300,125:375] #需要保留的区域--裁剪 #参数1 是高度的范围,参数2是宽度的范围 cv2.imwrite("linsi.jpg",img1) cv2.waitKey(0)
效果图:
不规则分幅裁剪
对于不规则分幅裁剪,首先得生成一个完整的闭合多边形区域。假设我们现在要将图像裁剪成一个圆形图像,那么我们就得首先生成一个圆形。OpenCV中为我们提供了专门用于画圆形图的方法circle
,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值
相关推荐
-
利用OpenCV和Python实现查找图片差异
使用OpenCV和Python查找图片差异 flyfish 方法1 均方误差的算法(Mean Squared Error , MSE) 下面的一些表达与<TensorFlow - 协方差矩阵>式子表达式一样的 拟合 误差平方和( sum of squared errors) residual sum of squares (RSS), also known as the sum of squared residuals (SSR) or the sum of squared errors of
-
python+openCV调用摄像头拍摄和处理图片的实现
在深度学习过程中想做手势识别相关应用,需要大量采集手势图片进行训练,作为一个懒人当然希望飞快的连续采集图片并且采集到的图片就已经被处理成统一格式的啦..于是使用python+openCV调用摄像头,在采集图片的同时顺便处理成想要的格式. 详细代码如下: import cv2 import os print("=============================================") print("= 热键(请在摄像头的窗口使用): =") pri
-
python opencv将图片转为灰度图的方法示例
使用opencv将图片转为灰度图主要有两种方法,第一种是将彩色图转为灰度图,第二种是在使用OpenCV读取图片的时候直接读取为灰度图. 将彩色图转为灰度图 import cv2 import numpy as np if __name__ == "__main__": img_path = "timg.jpg" img = cv2.imread(img_path) #获取图片的宽和高 width,height = img.shape[:2][::-1] #将图片缩小
-
python opencv图片编码为h264文件的实例
python部分 #!/usr/bin/env Python # coding=utf-8 from ctypes import * from PyQt5.QtCore import * from PyQt5.QtGui import * from PyQt5.QtWidgets import * import time import numpy as np import cv2 import struct import datetime from numba import jit import
-
使用Python opencv实现视频与图片的相互转换
因为最近要经常转换数据集进行实验,因此记录一下. 1.视频转图片 即为将视频解析为一帧一帧的图片: import cv2 vc=cv2.VideoCapture("/home/hqd/PycharmProjects/1/1/19.MOV") c=1 if vc.isOpened(): rval,frame=vc.read() else: rval=False while rval: rval,frame=vc.read() cv2.imwrite('/home/hqd/PycharmP
-
用openCV和Python 实现图片对比,并标识出不同点的方式
最近项目中需要实现两组图片对比,并能将两者的区别标识出来. 在网上搜索一大堆找到一篇大神的文章,最终实现该功能,在这里记录下: 想要实现此demo,首先我们得确保电脑上已安装 openCV 和 Python 两个工具以及scikit-image和imutils两个库: 安装方法,在这里不多说,我安装的是Python3.6 和openCV2,安装方法网上自行百度谷歌: 进入正题: 新建一个新的Python文件并命名为copmarePicture.py,写入下面的代码: from skimage.m
-
Python实现图片裁剪的两种方式(Pillow和OpenCV)
在这篇文章里我们聊一下Python实现图片裁剪的两种方式,一种利用了Pillow,还有一种利用了OpenCV.两种方式都需要简单的几行代码,这可能也就是现在Python那么流行的原因吧. 首先,我们有一张原始图片,如下图所示: 原始图片 然后,我们利用OpenCV对其进行裁剪,代码如下所示: import cv2 img = cv2.imread("./data/cut/thor.jpg") print(img.shape) cropped = img[0:128, 0:512] #
-
Python Opencv提取图片中某种颜色组成的图形的方法
主要目标识别图中红色的裂缝,尝试了几种不同的方法,最后发现比较每一点的RGB差值可以很好的解决这个问题,也就是提取图片中的红色相关信息.处理结果如下: 实现的代码如下,注意opencv读入的图片通道顺序是bgr: import cv2 import matplotlib.pyplot as plt imagepath = r'tear/11.jpg' image = cv2.imread(imagepath) height,width,channel = image.shape for i in
-
python opencv将表格图片按照表格框线分割和识别
如下小程序为使用python+opencv将表格图片,按照表格进行分割,并识别分割后的子图片中的文字,希望对需要的小伙伴有一些些帮助.具体的实现见如下代码. # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue May 28 19:23:19 2019 将图片按照表格框线交叉点分割成子图片(传入图片路径) @author: hx """ import cv2 import numpy as np import py
-
Python+OpenCV 实现图片无损旋转90°且无黑边
0. 引言 有如上一张图片,在以往的图像旋转处理中,往往得到如图所示的图片. 然而,在进行一些其他图像处理或者图像展示时,黑边带来了一些不便.本文解决图片旋转后出现黑边的问题,实现了图片尺寸不变的旋转(以上提到的黑边是图片的一部分). 1. 方法流程 (1)旋转图片,得到有黑边的旋转图片. (2)找出图片区域(不含黑边)的位置. (3)创建一个空图片(其实是矩阵). (4)将图片区域搬到此空图片. 2. 程序 #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- "
随机推荐
- 利用ASP输出excel文件实例讲解
- js保留两位小数使用toFixed实现
- 瑞星反病毒20041231_日报
- MVC 5 第二章 MVC5应用程序项目结构
- php上传文件并存储到mysql数据库的方法
- python实现字符串连接的三种方法及其效率、适用场景详解
- JSP学习经验小结分享
- dos if 条件判断
- Nginx服务器中用于生成缩略图的模块配置教程
- 用KWF打造与众不同的VPN服务器
- 路由器网络接口解析大全三
- Spring和MyBatis整合自动生成代码里面text类型遇到的坑
- Android利用广播接收器实现自动填充短信验证码
- python使用tensorflow深度学习识别验证码
- 浅析vue中常见循环遍历指令的使用 v-for
- python SVM 线性分类模型的实现
- vue中组件通信的八种方式(值得收藏!)
- TypeScript类型声明书写详解
- 详解C++中string的用法和例子
- Android Studio 打包生成APK文件方法