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這篇文章主要介紹“怎么用python opencv實現(xiàn)目標區(qū)域裁剪功能”,在日常操作中,相信很多人在怎么用python opencv實現(xiàn)目標區(qū)域裁剪功能問題上存在疑惑,小編查閱了各式資料,整理出簡單好用的操作方法,希望對大家解答”怎么用python opencv實現(xiàn)目標區(qū)域裁剪功能”的疑惑有所幫助!接下來,請跟著小編一起來學習吧!
這個任務(wù)是自己在項目中數(shù)據(jù)處理的一部分內(nèi)容,待處理的圖片如下所示:
我需要將目標區(qū)域給裁剪出來,要不然在后期訓練網(wǎng)絡(luò)的時候整幅圖像過大,且目標區(qū)域過小,得到結(jié)果不好,還會加劇計算量。在網(wǎng)上找了各個大佬的博客看,沒找到合適的,便自己動手寫了,順便自己的小破站剛搭建起來,記錄一下自己的思路。
思路
去尋找目標區(qū)域的最左邊,最右邊,最上面和最下面的像素點,取到坐標信息以后用CV2的裁剪一下就可以實現(xiàn)了。
#難點
數(shù)據(jù)總共是11952張圖片,每張圖片是1024*768大小的,依次去遍歷的話擔心太費時間了,結(jié)果還好,圖像中黑色的像素點值為0,計算量比想象的要小很多
#代碼
import cv2 """ 使用OpenCV截取圖片 """ def search(path): left = 1024 right = 0 upper = 768 lower = 0 img = cv2.imread(path)[:,:,0] # print(img.shape) for i in range(768): for j in range(1024): if img[i,j] != 0 : # print(img[i,j]) left = min(j,left) right = max(j,right) lower = max(i,lower) upper = min(i,upper) return (left,upper,right,lower) def image_cut_save(path, left, upper, right, lower, save_path): """ 所截區(qū)域圖片保存 :param path: 圖片路徑 :param left: 區(qū)塊左上角位置的像素點離圖片左邊界的距離 :param upper:區(qū)塊左上角位置的像素點離圖片上邊界的距離 :param right:區(qū)塊右下角位置的像素點離圖片左邊界的距離 :param lower:區(qū)塊右下角位置的像素點離圖片上邊界的距離 故需滿足:lower > upper、right > left :param save_path: 所截圖片保存位置 """ img = cv2.imread(path) # 打開圖像 cropped = img[upper:lower, left:right] # 保存截取的圖片 cv2.imwrite(save_path, cropped) if __name__ == '__main__': root_path = r'原圖片的路徑' save_path = r'裁剪后的圖片保存的路徑' images = os.listdir(root_path) for image in images: # print(image) pic_path = os.path.join(root_path,image) # print(pic_path) pic_save_dir_path = os.path.join(save_path,image) print(pic_save_dir_path) left, upper, right, lower = search(pic_path) # show_cut(pic_path, left, upper, right, lower) image_cut_save(pic_path, left, upper, right, lower, pic_save_dir_path)
結(jié)果
裁剪后的圖像如下
到此,關(guān)于“怎么用python opencv實現(xiàn)目標區(qū)域裁剪功能”的學習就結(jié)束了,希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習,快去試試吧!若想繼續(xù)學習更多相關(guān)知識,請繼續(xù)關(guān)注億速云網(wǎng)站,小編會繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬嵱玫奈恼拢?/p>
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