importcv2# 读取图像image=cv2.imread('image.jpg')# 获取图像的中心坐标h,w=image.shape[:2]center=(w//2,h//2)# 定义裁剪的大小crop_size=200# 计算裁剪区域x1=center[0]-crop_size//2x2=center[0]+crop_size//2y1=center[1]-crop_size//2y2=center[1]+crop_size//2# 裁剪图像cropped_image...
fromPILimportImage,ImageChops 中心裁剪center crop：先比较长边和短边，以短边为边长从图片中心裁剪出一...
下面是一个使用Python和OpenCV库来裁剪图像的简单示例: importcv2importnumpyasnp# 读取原始图像image=cv2.imread('image.jpg')# 定义原始图像中4个点的位置points_orig=np.array([[50,50],[200,50],[200,200],[50,200]],dtype=np.float32)# 定义裁剪后图像中4个点的位置points_crop=np.array([[0,0]...
cv2.imshow('original',image) image = cv2.imread('car.png') image_cropped = image[ int(bb2d[1]):int(bb2d[1]) +int(bb2d[3]),int(bb2d[0]):int(bb2d[0]) + int(bb2d[2])] cv2.imshow('cropped',image_cropped) image_resized = cv2.resize(image_cropped,(224,224)) cv2.imshow('...
首先,我们需要导入一些必要的Python库。在这个例子中,我们需要使用OpenCV库来处理图像。 import cv2 步骤2:读取原始图像 接下来,我们需要从硬盘上读取原始图像。假设图像文件名为"image.jpg",我们可以使用OpenCV的`imread`函数来读取图像。 image = cv2.imread("image.jpg") 步骤3:指定感兴趣区域 在cropout之前,我...
importcv2importimageioimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.patchesaspatchesimportnumpyasnp is_train=Trueheight,width=384,288# 横 x 竖 ybbox=[42,40,290,211]# x1,y1,x2,y2# 1.ori imgimg=imageio.imread('football.jpg')plt.imshow(img)plt.gca().add_patch(patches.Rectangle(xy=(bbox[...
2.1 python 实现 importcv2## 读图sourceImg=cv2.imread(imgPath)## opencv 的等比例缩放 =...
4. 计算256个正负样本框在原始框中的比例, 使用cv2.image.crop_and_resize() 将VGG输出的网络,都转换为[256, 14, 14, 512]的输出结果,这一步被称为ROI pooling 5.将256, 14, 14, 521 接全连接层,最终的全连接层,用于进行label 和 regression的预测 ...
python import cv2 def safe_crop(image, crop_rect): x, y, w, h = crop_rect image_height, image_width = image.shape[:2] # 检查裁剪矩形是否超出图像边界 if x < 0 or y < 0 or x + w > image_width or y + h > image_height: raise ValueError("Crop rectangle does...
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