Python图片处理之图片裁剪教程

一、操作流程

首先复制代码会吧?

1.有张照片

这是网上随便找的一张照片,自行保存测试

2.看看照片

运行代码,其中show_img函数是展示照片

3.选择角点

按照左上,右上,右下,左下的顺序选择四个角点

如果担心自己选不好,可以直接去除我代码里的points的注释,那是我自己用的原版

4.最终结果

二、代码分析

import 没什么好说的

#如果python没有安装cv2,那么就安装python-opencv就好
import cv2 as cv
import numpy as np

获取图片的长宽

#输入cv.imread后的图片,通过点击四个点选择要裁剪的部分
def get_window_size(src, bound=600):
    h,w = src.shape[0], src.shape[1]
    if h > w:
        h, w = bound, int(w*bound/h)
    else:
        h, w = int(h*bound/w), bound
    return (h, w)

通过鼠标获取图片的坐标点,顺序是左上,右上,右下,左下

class Indexer:
    def __init__(self, bound=4):
        self.id = 0
        self.bound = bound

    def get_id(self):
        self.id = (self.id + 1)
        return (self.id)

def on_EVENT_LBUTTONDOWN(event, x, y, flags, param):
    if event == cv.EVENT_LBUTTONDOWN:
        img = param['src']
        win_name = param['window']
        indexer = param['indexer']
        points = param['points']

        curr_id = indexer.get_id()
        points.append((x, y))
        print('第{}个顶点: ({},{})'.format(curr_id, x, y))

        cv.circle(img, (x, y), 10, (0, 0, 255), thickness=2)
        cv.putText(
            img,
            str(curr_id),  # 文字
            (x, y),  # 坐标
            cv.FONT_HERSHEY_PLAIN,
            5,  # 字号
            (0, 0, 255),  # 字体颜色
            thickness=2  # 粗细
        )

        cv.imshow(win_name, img)

#输入cv.imread后的图片,通过点击四个点选择要裁剪的部分
def get_points(src):
    points = []
    indexer = Indexer()
    h, w=get_window_size(src)
    win_name = 'get_points'
    cv.namedWindow(win_name, cv.WINDOW_NORMAL)
    cv.resizeWindow(win_name, width=w, height=h)
    cv.imshow(win_name, src)
    cv.setMouseCallback(win_name, on_EVENT_LBUTTONDOWN,
                        param={'src': src, 'window': win_name, 'indexer': indexer, 'points': points})
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()
    if len(points)>4:
        return points[0:4]
    # print(points)
    # points=[(2, 14), (90, 50), (87, 194), (1, 204)]
    return points

#输入cv.imread后的图片,展示图片长什么样
def show_img(src):
    win_name = 'show_img'
    h, w=get_window_size(src)
    cv.namedWindow(win_name, cv.WINDOW_NORMAL)
    cv.resizeWindow(win_name, width=w, height=h)
    cv.imshow(win_name, src)
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()

将图片截取,并按照指定的长宽比恢复成矩形

def photo_cut_restore(src,points,H,W):

    target_points = [(0, 0), (W, 0), (W, H), (0, H)]
    points, target_points = np.array(points, dtype=np.float32), np.array(target_points, dtype=np.float32)
    M = cv.getPerspectiveTransform(points, target_points)
    # print('透视变换矩阵:', M)

    result = cv.warpPerspective(src_copy, M, (0, 0))
    result = result[:H, :W]
    win_name = 'Result'
    cv.namedWindow(win_name, cv.WINDOW_NORMAL)
    cv.resizeWindow(win_name, width=W, height=H)
    cv.imshow(win_name,result)
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()
    return  result

主程序

if __name__ == '__main__':

    path = './1.jpg'
    src = cv.imread(path)
    src_copy = src.copy()

     show_img(src)

    W = 20
    H = 20
    # points=[(112, 308), (175, 310), (176, 369), (113, 369)]

    points=get_points(src)
    n = 20
    W = int(W * n)
    H = int(H * n)

    result=photo_cut_restore(src_copy,points,H,W)

    output_file = 'result.jpg'
    cv.imwrite(output_file, result)

三、懒人一键复制代码

诶,气不气,好不容易一段段复制完,结果最后居然有一键复制的地方

import cv2 as cv
import numpy as np

#输入cv.imread后的图片,通过点击四个点选择要裁剪的部分
def get_window_size(src, bound=600):
    h,w = src.shape[0], src.shape[1]
    if h > w:
        h, w = bound, int(w*bound/h)
    else:
        h, w = int(h*bound/w), bound
    return (h, w)

class Indexer:
    def __init__(self):
        self.id = 0

    def get_id(self):
        self.id = (self.id + 1)
        return (self.id)

def on_EVENT_LBUTTONDOWN(event, x, y, flags, param):
    if event == cv.EVENT_LBUTTONDOWN:
        img = param['src']
        win_name = param['window']
        indexer = param['indexer']
        points = param['points']

        curr_id = indexer.get_id()
        points.append((x, y))
        print('第{}个顶点: ({},{})'.format(curr_id, x, y))

        cv.circle(img, (x, y), 10, (0, 0, 255), thickness=2)
        cv.putText(
            img,
            str(curr_id),  # 文字
            (x, y),  # 坐标
            cv.FONT_HERSHEY_PLAIN,
            5,  # 字号
            (0, 0, 255),  # 字体颜色
            thickness=2  # 粗细
        )

        cv.imshow(win_name, img)

#输入cv.imread后的图片,通过点击四个点选择要裁剪的部分
def get_points(src):
    points = []
    indexer = Indexer()
    h, w=get_window_size(src)
    win_name = 'get_points'
    cv.namedWindow(win_name, cv.WINDOW_NORMAL)
    cv.resizeWindow(win_name, width=w, height=h)
    cv.imshow(win_name, src)
    cv.setMouseCallback(win_name, on_EVENT_LBUTTONDOWN,
                        param={'src': src, 'window': win_name, 'indexer': indexer, 'points': points})
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()
    if len(points)>4:
        return points[0:4]
    # print(points)
    # points=[(2, 14), (90, 50), (87, 194), (1, 204)]
    return points

#输入cv.imread后的图片,展示图片长什么样
def show_img(src):
    win_name = 'show_img'
    h, w=get_window_size(src)
    cv.namedWindow(win_name, cv.WINDOW_NORMAL)
    cv.resizeWindow(win_name, width=w, height=h)
    cv.imshow(win_name, src)
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()

def photo_cut_restore(src,points,H,W):

    target_points = [(0, 0), (W, 0), (W, H), (0, H)]
    points, target_points = np.array(points, dtype=np.float32), np.array(target_points, dtype=np.float32)
    M = cv.getPerspectiveTransform(points, target_points)
    # print('透视变换矩阵:', M)

    result = cv.warpPerspective(src_copy, M, (0, 0))
    result = result[:H, :W]
    win_name = 'Result'
    cv.namedWindow(win_name, cv.WINDOW_NORMAL)
    cv.resizeWindow(win_name, width=W, height=H)
    cv.imshow(win_name,result)
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()
    return  result

if __name__ == '__main__':

    path = './3.jpg'
    src = cv.imread(path)
    src_copy = src.copy()

    # show_img(src)

    W = 20
    H = 20
    # points=[(124, 182), (181, 177), (180, 243), (125, 266)]
    points=get_points(src)
    print(points)
    n = 20
    W = int(W * n)
    H = int(H * n)

    result=photo_cut_restore(src_copy,points,H,W)

    output_file = 'result.jpg'
    cv.imwrite(output_file, result)

到此这篇关于Python图片处理之图片裁剪教程的文章就介绍到这了,更多相关Python图片裁剪内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • Python基于tkinter canvas实现图片裁剪功能

    实现:tkinter 画布上显示图片,按下鼠标左键并且移动,实现截图 代码如下 # -*- encoding=utf-8 -*- import os import tkinter as tk from PIL import Image from PIL import ImageTk left_mouse_down_x = 0 left_mouse_down_y = 0 left_mouse_up_x = 0 left_mouse_up_y = 0 sole_rectangle = None de

  • 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] #

  • 详解Python+opencv裁剪/截取图片的几种方式

    前言 在计算机视觉任务中,如图像分类,图像数据集必不可少.自己采集的图片往往存在很多噪声或无用信息会影响模型训练.因此,需要对图片进行裁剪处理,以防止图片边缘无用信息对模型造成影响.本文介绍几种图片裁剪的方式,供大家参考. 一.手动单张裁剪/截取 selectROI:选择感兴趣区域,边界框框选x,y,w,h selectROI(windowName, img, showCrosshair=None, fromCenter=None): . 参数windowName:选择的区域被显示在的窗口的名字

  • python实现对图片进行旋转,放缩,裁剪的功能

    先说明下,我这是对某个目录下的图片名称进行操作,该目录下的图片名称为1.jpg,2.jpg.....这样类似的图片名. 1.旋转 # -*-coding:utf-8-*- from PIL import Image def rotateimg(inputimg,outimg): im = Image.open(inputimg) # 图片的宽度和高度 img_size = im.size print("图片宽度和高度分别是{}".format(img_size)) # 旋转图片 # 左

  • python openvc 裁剪、剪切图片 提取图片的行和列

    python openvc 裁剪图片 下面是4个坐标代码: import cv2 #裁剪图片路径input_path,四个裁剪坐标为:y1,y2,x1,x2,保存剪裁后的图片路径output_path def cut_img(input_path,y1,y2,x1,x2,output_path): #读图片cv2.IMREAD_UNCHANGED:读入完整图片,包括alpha通道 img = cv2.imread(input_path,cv2.IMREAD_UNCHANGED) #剪裁图片img

  • python PIL和CV对 图片的读取,显示,裁剪,保存实现方法

    PIL 图片操作 读取图片 img = Image.open("a.jpg") 显示图片 im.show() # im是Image对象,im是numpy类型,通过Image.fromarray(nparr, mode='RGB')函数转换为Image对象 图片的size (width, height) = img.size 图片的模式 mode = img.mode 截区域 img_c = img.crop(x1,y1,x2,y2) 裁剪图片 img = img.resize((siz

  • Python 读取xml数据,cv2裁剪图片实例

    下载的数据是pascal voc2012的数据,已经有annotation了,不过是xml格式的,训练的模型是在Google模型的基础上加了两层网络,因此要在原始图像中裁剪出用于训练的部分图像. 另外,在原来给的标注框的基础上,做了点框的移动.最后同类目标存储在同一文件夹中. from __future__ import division import os from PIL import Image import xml.dom.minidom import numpy as np ImgPa

  • python 实现图片裁剪小工具

    完整项目地址下载:https://github.com/rainbow-tan/rainbow/tree/master/%E8%A3%81%E5%89%AA%E5%9B%BE%E7%89%87 实现:tkinter 画布上显示图片,按下鼠标左键并且移动,实现截图 # -*- encoding=utf-8 -*- import os import tkinter as tk from PIL import Image from PIL import ImageTk left_mouse_down_

  • OpenCV Python实现图像指定区域裁剪

    在工作中.在做数据集时,需要对图片进行处理,照相的图片我们只需要特定的部分,所以就想到裁剪一种所需的部分.当然若是图片有规律可循则使用opencv对其进行膨胀腐蚀等操作.这样更精准一些. 一.指定图像位置的裁剪处理 import os import cv2 # 遍历指定目录,显示目录下的所有文件名 def CropImage4File(filepath,destpath): pathDir = os.listdir(filepath) # 列出文件路径中的所有路径或文件 for allDir i

  • 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

随机推荐