cropped_image=image[y:y+h,x:x+w] 1. 步骤5:保存裁剪后的图片 最后,我们可以使用cv2.imwrite()函数将裁剪后的图片保存到指定路径: AI检测代码解析 cv2.imwrite('output.jpg',cropped_image) 1. 类图 Image- image+read()+crop()+save()CropImage+ x+ y+ w+ h 序列图 CropImageImageUserCropImageIm...
裁剪图像: cropped_img = img[100:500, 200:600] 4. 颜色空间转换 使用cv2.cvtColor()函数进行颜色空间转换,如BGR到灰度图。 gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 三、cv2库常见函数 1. 图像读取和显示 cv2.imread(filepath, flags=None):读取图像。 cv2.imshow(winname, mat):显示图像。
# 抠图 cropped_image = image[y:y+h, x:x+w] 4. 显示或保存抠图后的结果 最后,使用cv2.imshow()显示结果图像,或使用cv2.imwrite()保存结果图像。 python # 显示原始图像和抠图结果 cv2.imshow('Original Image', image) cv2.imshow('Cropped Image', cropped_image) # 保存抠图结果 cv2.imwrite('crop...
下面是显示裁剪后图像的示例代码: cv2.imshow("Cropped Image",cropped_image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows() 1. 2. 3. 在上面的示例代码中,我们使用了imshow()函数将裁剪后的图像显示在一个名为"Cropped Image"的窗口中。然后,我们使用waitKey()函数等待用户按下任意键,以便关闭窗口。最后,我们使用de...
(img, 50, 50, 0, 0, cv2.BORDER_CONSTANT, value=(0, 0, 0)) # 对照片中树的部分进行剪裁 patch_tree = img[20:150, -180:-50] cv2.imwrite('cropped_tree.jpg', patch_tree) cv2.imwrite('resized_200x200.jpg', img_200x200) cv2.imwrite('resized_200x300.jpg', img_200x300) cv2....
cv2.imshow(“Cropped”, cropped) # 颜色空间转换 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow(“Gray”, gray) cv2.waitKey(0) “` 在上述代码中,`resize()`函数可以将图像缩放为指定的大小;`getRotationMatrix2D()`函数和`warpAffine()`函数可以将图像按指定角度旋转;通过切片的方式可以...
imwrite('cropped_tree.jpg', patch_tree) cv2.imwrite('resized_200x200.jpg', img_200x200) cv2.imwrite('resized_200x300.jpg', img_200x300) cv2.imwrite('bordered_300x300.jpg', img_300x300) 这些处理的效果见图6-2。 色调,明暗,直方图和Gamma曲线 除了区域,图像本身的属性操作也非常多,比如可以...
(img, 50, 50, 0, 0, cv2.BORDER_CONSTANT, value=(0, 0, 0)) # 对照片中树的部分进行剪裁 patch_tree = img[20:150, -180:-50] cv2.imwrite('cropped_tree.jpg', patch_tree) cv2.imwrite('resized_200x200.jpg', img_200x200) cv2.imwrite('resized_200x300.jpg', img_200x300) cv2....
(height - new_height) // 2 crop_image = image[y:y+new_height, x:x+width] return crop_image # 读取图像 image = cv2.imread('path_to_your_image.jpg') # 裁剪图像 cropped_image = crop_to_aspect_ratio(image) # 显示结果 cv2.imshow('Cropped Image', cropped_image) cv2.waitKey(0) ...
crop_h,crop_w=crop_size# 随机生成裁剪的起始坐标x_start=random.randint(0,w-crop_w)y_start=random.randint(0,h-crop_h)# 进行裁剪cropped_image=image[y_start:y_start+crop_h,x_start:x_start+crop_w]returncropped_image# 读取图像image=cv2.imread('sample.jpg')# 设置裁剪尺寸crop_size=(100...