cropImg=image[a:b,c:d]#裁剪图像 cv2.imwrite(dest,cropImg)#写入图像路径 if__name__=='__main__': filepath='F:\\\maomi'#源图像 destpath='F:\\maomi_resize'# resized images saved here CropImage4File(filepath,destpath) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14...
这将创建一个代表图像的NumPy数组。如果图像文件不存在或无法读取,imread函数将返回None。 剪切区域 一旦我们加载了图像,就可以开始剪切特定区域了。在OpenCV中,可以使用NumPy数组的切片操作来实现剪切。假设我们要剪切图像的一部分,可以通过指定区域的左上角和右下角坐标来定义这个区域。 代码解读 x1,y1=100,100# 左...
Python是一种简单易学的编程语言,与OpenCV结合使用可以方便地进行图像处理和分析。 图像的裁剪是指从原始图像中提取感兴趣的区域或者去除不需要的部分。在OpenCV中,可以使用函数cv2.crop()来实现图像的裁剪。该函数接受两个参数,分别是原始图像和裁剪区域的坐标和尺寸。裁剪区域的坐标和尺寸可以通过指定左上角和右下角...
3.确定裁剪区域 1)效果 2)原理 3)代码分析 源代码 简述 对于一些特殊多目标图像,例如细粒度目标、缺乏标注文件等。或是图像前背景区分较明显的图像,不适合用深度学习模型进行目标定位与分割。相比之下,利用较为传统的图像处理方式,可以更高效地实现对上述图像的目标定位与分割(抠图)。 本文将分为三个部分详细讲解...
指定透视变换的输入输出坐标,计算透视变换矩阵M。 根据M矩阵将原图像做透视变换,得到俯视角度的图像。 展示获得的俯视图。 通过提取最大轮廓,计算透视矩阵,实现了图像从自然角度转换到俯视角度的透视变换。 这通常用于机器视觉中的空间定位和识别,如目标检测、道路监测等,能够实现不同观点下的转换。
分水岭算法是基于图像形态学和图像结构的来实现的一种分割方法。 在没有背景模板可以用的情况下,分水岭算法首先计算图像的梯度(如查找轮廓),形成的线条组成了山脉或岭,没有纹理的地方形成盆地或山谷;然后从指定的点向盆地灌水,当图像被灌满时,所有有标记的区域就被分割开了。
image = cv2.imread("dogcat1.jpg") cv2.imshow("image", image) img= image[200:400, 100:300] #指定区域 cv2.imshow("img", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 原始图像 截取后的图像编辑于 2020-04-26 09:16 内容所属专栏 我的计算机视觉历程 图片分类、目标检测、图像分割、目标跟踪...
这篇博客将介绍使用Python,OpenCV获取、更改像素,修改图像通道,截取图像感兴趣ROI;单通道图,BGR三通道图,四通道透明图,不透明图; 1. 效果图 原图VS 更改右下某个像素为红色,更改左上角1/4区域为绿色,效果图如下: 裁剪感兴趣区域:分别截取左上角、右上角、左下角、右下角,各占1/4;效果图如下: ...
首先,我们选取感兴趣区域的像素范围,如下图所示。 获取感兴趣区域像素范围 然后我们把它裁剪出来,具体代码如下图所示。 img2 = img[357:375, 415:447] # 从ps中获取的内容要横纵坐标转换一下,最终获取到区域像素范围。 获取到这些内容了我们把它放到图片中的指定位置,注意,位置区域大小要和感兴趣的图片区域大...
我们将（x1，y1）作为左上顶点，将（x2，y2）作为该图像中矩形区域的右下顶点，然后：roi =&...