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使用Python通过四个坐标点裁剪图片的目标区域的最小外接矩形

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简介：
本教程介绍如何利用Python编程语言精确选取并裁剪图像中的特定目标区域。通过计算包含给定四点坐标的最小外接矩形，实现高效、精准的图像处理操作。 在进行图像裁剪操作时，OpenCV 和 Pillow 库中的函数仅能对平行于图片的矩形区域进行裁剪。若需针对目标对象的最小外接矩形执行裁剪，则需要采取以下步骤：首先计算该最小外接矩形四个顶点的具体坐标及旋转角度；接着根据所得的角度将原图旋转，然后映射这四个点在经过变换后的图像中的位置，并据此进行精确裁剪。 具体操作流程如下： 1. 计算目标区域的最小外接矩形及其四角坐标的值和该矩形的旋转角度。 `rect = cv2.minAreaRect(self.contours[0])`

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  • 使用Python通过四个坐标点裁剪图片的目标区域的最小外接矩形
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    本教程介绍如何利用Python编程语言精确选取并裁剪图像中的特定目标区域。通过计算包含给定四点坐标的最小外接矩形，实现高效、精准的图像处理操作。 在进行图像裁剪操作时，OpenCV 和 Pillow 库中的函数仅能对平行于图片的矩形区域进行裁剪。若需针对目标对象的最小外接矩形执行裁剪，则需要采取以下步骤：首先计算该最小外接矩形四个顶点的具体坐标及旋转角度；接着根据所得的角度将原图旋转，然后映射这四个点在经过变换后的图像中的位置，并据此进行精确裁剪。 具体操作流程如下： 1. 计算目标区域的最小外接矩形及其四角坐标的值和该矩形的旋转角度。 `rect = cv2.minAreaRect(self.contours[0])`
     
  • Python图片裁剪代码（根据四点坐标裁剪图片）
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    本段代码使用Python实现根据指定四个顶点坐标的矩形区域来裁剪图片的功能，适用于图像处理和自动化编辑任务。 使用了两种方法保存图片，分别是OpenCV和PIL的Image模块。实践证明，OpenCV的速度非常快。 以下是相关代码示例： ```python from PIL import Image import os import cv2 import time def label2picture(cropImg, framenum, tracker): pathnew = E:\\img2\\ if (os.path.exists(pathnew + tracker)): # cv2.imshow(image, cropImg) # cv2.waitKey(1) # 保存图片的代码可能在这里继续 ``` 请注意，上述函数中有一部分关于显示图像和等待按键响应的操作被注释掉了。可以根据实际需求选择是否使用这些功能。
     
  • 连通区域中目标的最小外接矩形及尺寸
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    本研究探讨了在图像处理领域中，如何于连通区域内精准定位并计算目标对象的最小外接矩形及其尺寸，以提高物体识别与分析效率。 想学习OpenCV进行图像处理的可以参考相关资料。若需要里面的头文件，请联系：liuqingjie2@163.com。
     
  • matlab_minrect.zip_最小外接矩形_外接矩形_框出目标_矩形目标_确定目标的最小外接矩形
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    该资源提供了一种计算图像中目标物体最小外接矩形的方法，适用于快速准确地框选出所需识别的目标区域。 通过目标的对角点可以确定其最小外接矩形。
     
  • 使用MATLAB批量裁剪并保存鼠标选定的矩形区域图片
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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。
     
  • 使用Python OpenCV进行图片旋转和矩形区域裁剪
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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。
     
  • 使用OpenCV识别并裁剪图片中的矩形区域
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    本教程介绍如何运用OpenCV库在Python环境中编写代码，实现自动检测与精确裁剪图像中指定矩形区域的功能。适合初学者入门学习计算机视觉技术。 使用OpenCV对图片中的矩形区域进行识别和裁剪。
     
  • 使用Python将矩形图片裁剪成圆形图片
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    本教程介绍如何利用Python编程语言和PIL库，实现将普通矩形格式的照片处理为具有美观效果的圆形照片。适合初学者学习图像处理技术。 在Python中可以实现将矩形图片裁剪为圆形图片的功能。例如，对于一个384*240像素的矩形图像，可以通过编程将其裁剪成半径为120像素的圆形图像。
     
  • 使用 Python Opencv 寻找包含多区域的最小外接矩形
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    本教程介绍如何利用Python和OpenCV库寻找覆盖多个指定区域的最小外接矩形，适用于图像处理与计算机视觉任务。 导入了cv2, numpy以及copy库后，对包含多个区域的最小外接矩形进行处理。 代码如下： ```python import cv2 import numpy as np image = cv2.imread(./label.png) B, G, R = cv2.split(image) ret, thresh = cv2.threshold(G, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY) print(thresh.shape) # 输出阈值图像的形状信息 # 将单通道二值图复制为三通道图像，用于后续处理。 GGG = np.repeat(G[...,np.newaxis], 3, axis=2) print(GGG.shape) ``` 这段代码首先读取了一张图片并将其分解成BGR三个颜色通道。然后对绿色（G）通道进行阈值操作，并将结果存储在`thresh`中，接着打印出该二值图的形状信息。 最后一步是将单通道图像扩展为三通道图像以方便后续处理。通过使用numpy库中的repeat函数实现这一点：首先利用np.newaxis增加一个维度，使得原绿色通道变成二维数组；然后沿轴2（即深度方向）重复3次，从而生成了一个具有相同像素值但有三个颜色通道的新图像`GGG`。最后打印出新图像的形状信息以确认操作成功。 以上就是对给定代码片段进行重写后的版本，确保了逻辑清晰且符合Python编程规范。
     
  • MATLAB求解目标最小外接矩形
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    本文章介绍了如何使用MATLAB来解决计算一组点集或图形的目标最小外接矩形问题，包括算法实现和代码示例。 在MATLAB中计算目标的最小外接矩形主要利用minboundrect函数。