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使用Python和OpenCV批量裁剪图片特定区域的方法

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简介:
本篇文章详细介绍了如何运用Python编程语言结合OpenCV库实现对大量图像文件中特定区域进行自动化的裁剪处理。通过该方法,用户可以高效地提取所需图像内容,适用于数据预处理等场景。 以下是代码的重新编写: ```python import os import cv2 for i in range(1, 201): if i == 169 or i == 189: i += 1 pth = C:\\Users\\Desktop\\asd\\ + str(i) + .bmp image = cv2.imread(pth) cropImg = image[600:1200,750:1500] cv2.imwrite(C:\\Users\\Desktop\\qwe\\ + str(i) + .bmp, cropImg) ``` 注意:在路径中使用了反斜杠(`\`),并且确保路径字符串正确地引用文件。

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客服
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  • 使PythonOpenCV
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    本篇文章介绍了如何利用Python编程语言结合OpenCV库实现对大批量图像中特定区域进行高效精确裁剪的技术方法。 今天为大家分享一种使用Python和OpenCV批量截取图像指定区域的方法,这具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随文章了解详情吧。
  • 使PythonOpenCV
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    本篇文章详细介绍了如何运用Python编程语言结合OpenCV库实现对大量图像文件中特定区域进行自动化的裁剪处理。通过该方法,用户可以高效地提取所需图像内容,适用于数据预处理等场景。 以下是代码的重新编写: ```python import os import cv2 for i in range(1, 201): if i == 169 or i == 189: i += 1 pth = C:\\Users\\Desktop\\asd\\ + str(i) + .bmp image = cv2.imread(pth) cropImg = image[600:1200,750:1500] cv2.imwrite(C:\\Users\\Desktop\\qwe\\ + str(i) + .bmp, cropImg) ``` 注意:在路径中使用了反斜杠(`\`),并且确保路径字符串正确地引用文件。
  • 使PythonOpenCV进行
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    本教程详细介绍如何利用Python编程语言结合OpenCV库实现对图片中特定区域的精确裁剪操作。 本段落详细介绍了如何使用OpenCV Python实现图像的指定区域裁剪,并提供了示例代码以供参考。对于对此主题感兴趣的读者来说,这些内容具有很高的参考价值。
  • 使PythonOpenCV进行
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    本教程讲解如何利用Python编程语言结合OpenCV库实现对大量图片的自动化裁剪处理,提高工作效率。 使用Python结合OpenCV可以实现对特定目录下指定格式的图片进行批量裁剪,并且能够按照预设尺寸完成操作。
  • 使PythonOpenCV进行
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    本教程介绍如何利用Python编程语言结合OpenCV库实现对大量图像文件的自动化裁剪处理。 在上一篇文章里,我们探讨了使用Python进行图片处理及特征提取的方法。接下来我们将讨论如何利用OpenCV库批量剪切图像。 当需要大量调整训练样本的尺寸以供机器学习或深度学习模型训练时,手动修改每张图像是不现实且耗时的。因此,在这里介绍一个通过OpenCV实现自动裁剪大批量图片的例子。 ```python import cv2 import os def cutimage(dir, suffix): for root, dirs, files in os.walk(dir): for file in files: filepath = os.path.join(root, file) filesuffix = os.path.splitext(file)[-1] ``` 这段代码定义了一个名为`cutimage()`的函数,该函数接收一个目录路径和文件后缀作为参数,并遍历指定目录下的所有图片进行裁剪。
  • 使Python OpenCV进行旋转矩形
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    本教程详细介绍如何利用Python的OpenCV库对图像执行旋转操作及选取并裁剪特定矩形区域。适合初学者掌握基础图像处理技能。 Python的OpenCV库是一个强大的图像处理工具,它提供了多种功能来操作图片,包括旋转、裁剪以及变换。本段落将探讨如何使用这个库进行倾斜矩形区域的提取。 假设我们有这样一种场景:需要从一张图中切割出一个斜着放置的矩形部分。常规的方法可能难以直接适用这种需求,因为我们需要首先校正该角度,并将其调整为水平状态才能准确裁剪出来。为了实现这一目标,我们可以按照以下步骤进行: 1. 确定四个顶点的位置:这些坐标通常从图像或者外部文件中获得。设这四点分别为左下角、右下角、右上角和左上角。 2. 计算矩形的宽度和高度:通过计算对应边长的距离来获取这两项数据。 3. 算出旋转角度:利用余弦定理,我们可以找出对角线与x轴之间的夹角。这里使用`acos`函数,并将其转换为度数表示。 4. 判断旋转的方向:根据顶点的位置关系确定是顺时针还是逆时针方向的旋转。 5. 旋转图像:通过调用OpenCV中的`cv2.getRotationMatrix2D`和`cv2.warpAffine`来完成这一操作。需要注意的是,要确保设置正确的中心点、角度以及保持原图比例不变等参数值。 6. 更新顶点坐标:应用上一步骤得到的旋转矩阵对原始矩形四个角上的坐标准确进行变换更新。 7. 调整可能发生的翻转问题:如果在旋转过程中出现了矩形顶点顺序的变化,则需要重新调整以保证裁剪范围正确无误。 8. 执行最终切割操作:根据修正后的坐标信息,使用`imgRotation[int(pt2[1]):int(pt4[1]), int(pt1[0]):int(pt3[0])]`从旋转后得到的图像中准确提取出目标矩形区域。 9. 展示结果:最后通过OpenCV中的`cv2.imshow`函数来显示处理后的图片,包括已经进行过的旋转和裁剪操作的效果展示。 整个过程中最关键的是正确计算角度值及更新顶点坐标以确保最终能够精确地从原图中提取出指定的倾斜矩形。同时考虑好方向调整以及翻转问题有助于保证切割任务顺利完成。实际应用时这一方法可用于文字识别、物体检测等领域,特别是在需要处理含有倾斜背景的情况下非常有用。通过掌握OpenCV库的基础知识和API使用技巧,可以灵活应对各种复杂的图像处理需求。
  • 使MATLAB并保存鼠标选矩形
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    本教程介绍如何利用MATLAB编写脚本,实现对多张图片中手动选取的矩形区域进行自动裁剪和保存的功能。 Matlab程序可以批量操作:用户通过鼠标在图片上点选矩形区域后,程序会自动剪切并保存该区域的图像,整个过程可以直接运行。
  • Python实现旋转校正及
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    本文章介绍了使用Python编程语言对图像进行自动旋转矫正,并从矫正后的图像中精确裁剪出所需特定区域的技术和方法。 使用霍夫变换对倾斜图像进行旋转处理,并识别特定区域后进行裁剪。
  • 使OpenCV识别并矩形
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    本教程详细介绍了如何使用Python编程语言高效地进行大批量图片裁剪工作。通过利用PIL库的强大功能,可以轻松实现对大量图片文件的自动化处理需求,大大提高工作效率。适合需要进行图片批处理工作的用户学习参考。 在Python 3.7环境中需要安装PIL和os库。任务是将图片从原文件夹裁剪到新文件夹,并且不更改文件名。