在下面的例子中,将图像的一侧随机裁剪0~30%, 随机的裁剪,使图像具有更多的多样性和变化。裁剪操作可以用于去除图像边缘的无用信息、调整图像的组成或者创建更密集的图像副本等。 crop = iaa.Crop(percent=(0, 0.3)) # crop image corp_image = crop.augment_image(image) ia.imshow(corp_image) 1. 2. 3....
裁剪图片的代码(本质上是矩阵的拆分截取): def crop_image(image,scope): '''将原图片按照scope进行切割,image为被截取的图片, scope为需要截取的轮廓的范围,形式为[x1,x2,y1,y2],(x1,y1)为包裹轮廓的直矩形的左上点,(x2,y2)为右下点''' x1 = scope[0] x2 = scope[1] y1 = scope[2] y2 ...
resize(img, (new_w, new_h)) # 图片crop,索引设置和numpy相同 cropped_img = img[:, 280:1000, 200:600] # 读取后的图片默认是BGR,BGR转RGB rgb_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 保存图片 cv2.imwrite(img_file, img)
crop需要给定一个box参数,box是一个四元组,元组中元素的顺序是需要裁剪得到的图片在原图中的左、上、右、下坐标,即(left, upper, right, lower) """ 原图太大就不 贴出来了,看shape值即可
[1]: # 图像太宽,需要裁剪宽度 new_width = int(height * target_aspect_ratio[0] / target_aspect_ratio[1]) x = (width - new_width) // 2 y = 0 crop_image = image[y:y+height, x:x+new_width] else: # 图像太高,需要裁剪高度 new_height = int(width * target_aspect_ratio[1] /...
其中imagenet_samples为一些从imagenet图片url中随机下载的一些图片,--rotate_angle_vari设为180方便测试全方向的旋转,--p_rotate_crop设置为0.5,让旋转裁剪对一半图片生效。扰动增加后的1000张图片在more_samples文件夹下,得到的部分结果如下: 目录 6.4 用OpenCV实现数据标注小工具 除了对图像的处理,OpenCV的图形用...
BICUBIC ) #图像裁剪 ''' 前两个坐标是左上角的坐标 后两个是右下角的坐标 width在前,height在后 ''' box = (0,0, w//2, h//2) cropImage = img.crop( box ) #格式转换 ##PIL.Image -> numpy npImage = np.array( Image.open(path).convert('RGB') ) ''' npImage.shape: (h, w,...
一、读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志 cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 ...
我试着用这个coords裁剪图像。我得到了我需要的图像 crop_img = img[left_TOP_y:right_BOTTOM_y, left_TOP_x:right_BOTTOM_x] crop_img = cv2.cvtColor(crop_img, cv2.COLOR_BGR2RGB) cv2.imshow("imagggge", crop_img) test_image(crop_img) ...
使用模型对图像进行物体识别: 加载模型后,可以使用它对加载的图像进行物体识别。这通常涉及将图像转换为模型所需的格式,然后运行模型进行预测: python height, width, channels = image.shape blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 0.00392, (416, 416), (0, 0, 0), True, crop=False) net.setInput(blob)...