rawBins = bins_image(RAW_DIR,filename,150) series,blackBins = back_color(rawBins,180) cv2.imwrite(RAW_DIR+'handle_'+filename,blackBins) blackImage = np.uint8(np.absolute(blackBins)) #必须有类型的转化,否则cv2.findContours方法报错 cropImageDict, wMean, hMean = search_outline(blackImage) ...
crop = iaa.Crop(percent=(0, 0.3)) # crop image corp_image = crop.augment_image(image) ia.imshow(corp_image) 1. 2. 3. 图像剪切Shearing 剪切图像随机0到40度,错切变换会将图像的一部分按照一定角度进行平移,从而改变图像的形状和内容。可以用于创建透视效果、扭曲图像的形状或者模拟某些特定场景下的...
import numpy as np import cv2 ''' 定义裁剪函数,四个参数分别是:左上角横坐标x0 左上角纵坐标y0 裁剪宽度w裁剪高度h ''' crop_image = lambda img, x0, y0, w, h: img[y0:y0+h, x0:x0+w] ''' 随机裁剪 area_ratio为裁剪画面占原画面的比例 hw_vari是扰动占原高宽比的比例范围 ''' de...
import numpy as np import cv2 ''' 定义裁剪函数,四个参数分别是:左上角横坐标x0 左上角纵坐标y0 裁剪宽度w 裁剪高度h ''' crop_image = lambda img, x0, y0, w, h: img[y0:y0+h, x0:x0+w] ''' 随机裁剪 area_ratio为裁剪画面占原画面的比例 hw_vari是扰动占原高宽比的比例范围 ''' ...
import numpy as np import cv2 ''' 定义裁剪函数,四个参数分别是:左上角横坐标x0 左上角纵坐标y0 裁剪宽度w裁剪高度h ''' crop_image = lambda img, x0, y0, w, h: img[y0:y0+h, x0:x0+w] ''' 随机裁剪 area_ratio为裁剪画面占原画面的比例 hw_vari是扰动占原高宽比的比例范围 ''' ...
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] / target_aspect_ratio[0]) x = 0 y = (height - new_height) // 2 crop_image = image[y:y+new_height, x:x+width] return crop_image # 读取图像 ...
按照前面4个部分的思路和方法,这节来实现这么一个图片数据增加小工具,首先对于一些基础的操作,我们定义在一个叫做image_augmentation.py的文件里: importnumpy as npimportcv2'''定义裁剪函数,四个参数分别是:左上角横坐标x0左上角纵坐标y0裁剪宽度w裁剪高度h'''crop_image =lambdaimg, x0, y0, w, h: img...
(dst, CV2.Crop(src.MAT, size)) Return dst } isContinuous() { Return this.MAT.isContinuous() } Reshape(cn, rows := 0) { dst := CV2.MAT() tomat(dst, this.MAT.Reshape(cn, rows)) Return dst } Row(rowing) { imgrow := CV2.MAT() tomat(imgrow, this.MAT.Row(rowing)) Return ...
new_img = crop_image(img, (320, 320)) cv2.imwrite(os.path.join(output_path, filename), new_img) for filename in os.listdir(rotate_flip_path): if filename.endswith('.png'): # 判断文件是否为png格式的图像文件 # 读取原始图像
PIL.Image相反。 img_h, img_w = img.shape # Resize, 即第一维指宽,第二维指高; new_w, new_h = 1000, 800 resized_img = cv2.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 = ...