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批量裁剪掉圖片的背景區(qū)域,一般是白色背景,從而減少背景值的干擾和減少存儲空間。
通過檢索所有圖片的最小裁剪區(qū)域坐標(biāo)值,然后再對圖片進(jìn)行裁剪。文中圖都是經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理的,核心圖片內(nèi)容尺度都一致,所以采用該種辦法,如果有很多不同大小的圖片,即圖片中的內(nèi)容區(qū)域大小形狀不一樣,則一張一張的檢索該圖的背景區(qū)域,然后進(jìn)行裁剪。即一張一張的檢索裁剪區(qū)域并進(jìn)行裁剪。
對原文中的代碼進(jìn)行修改,一張一張的檢索每張圖的裁剪區(qū)域坐標(biāo),然后裁剪。
代碼如下:
from PIL import Image import numpy as np import os imagesDirectory = r"C:\Users\Administrator\Desktop\out" # tiff圖片所在文件夾路徑 i = 0 for imageName in os.listdir(imagesDirectory): imagePath = os.path.join(imagesDirectory, imageName) image = Image.open(imagePath) # 打開tiff圖像 ImageArray = np.array(image) row = ImageArray.shape[0] col = ImageArray.shape[1] print(row,col) # 先計(jì)算所有圖片的裁剪范圍,然后再統(tǒng)一裁剪并輸出圖片 x_left = row x_top = col x_right = 0 x_bottom = 0 # 上下左右范圍 """ Image.crop(left, up, right, below) left:與左邊界的距離 up:與上邊界的距離 right:還是與左邊界的距離 below:還是與上邊界的距離 簡而言之就是,左上右下。 """ i += 1 for r in range(row): for c in range(col): #if ImageArray[row][col][0] < 255 or ImageArray[row][col][0] ==0: if ImageArray[r][c][0] < 255 and ImageArray[r][c][0] !=0: #外框有個黑色邊框,增加條件判斷 if x_top > r: x_top = r # 獲取最小x_top if x_bottom < r: x_bottom = r # 獲取最大x_bottom if x_left > c: x_left = c # 獲取最小x_left if x_right < c: x_right = c # 獲取最大x_right print(x_left, x_top, x_right, x_bottom) # image = Image.open(imagePath) # 打開tiff圖像 cropped = image.crop((x_left-5, x_top-5, x_right+5, x_bottom+5)) # (left, upper, right, lower) cropped.save(r"C:\Users\Administrator\Desktop\out_cut_bg\{}.png".format(imageName[:-4], i)) print("imageName completed!")
原圖顯示:
裁剪結(jié)果顯示:
原文效果:
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