在Python中使用opencv-python对图像进行缩放和裁剪非常简单,可以使用resize函数对图像进行缩放,使用对cv2.typing.MatLike操作,如img = cv2.imread(“Resources/shapes.png”)和img[46:119,352:495] 进行裁剪, 如有下面一副图像: 可以去https://github.com/murtazahassan/Learn-OpenCV-in-3-hours/blob/master/Resou...
#读取图像 img = cv2.imread('~/Downloads/img_test.png') #获取图像高与宽 height,width = len(img), len(img[0]) #裁剪图像,上方为y0,下方为y1,左方为x0,右方为x1,裁剪图像格式为[y0:y1,x0:x1] img_tailor = img[int(5/13*height):int(13/15*height),int(2/7*width):int(5/7*width)...
在这个代码示例中,我们首先读取了一张图像并定义了截取区域的坐标。然后,我们通过坐标对图像进行裁剪,并显示原始图像和截取后的图像。 类图示例 为了更好地理解OpenCV的对象创建与图像处理方法,下面是一个基于类的设计示例。 ImageProcessing+read_image(image_path: str)+define_roi(x: int, y: int, width: int...
OpenCV是一个开源的计算机视觉库,它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。Python是一种流行的编程语言,与OpenCV结合使用可以进行图像处理和分析。 从图像中检索矩形主区域并裁剪图像是一个...
在图像处理中,裁剪图片是一项常见的任务。它可以用于截取感兴趣的部分,去除无用的背景,或者改变图像的尺寸。Python中有许多库可以进行图像处理,其中最受欢迎的之一是OpenCV。OpenCV提供了丰富的图像处理功能,包括裁剪图片。本文将介绍如何使用Python和OpenCV对图片进行裁剪,并提供相应的代码示例。
函数实现的是图像的透视变换,得到图像的俯视图。具体流程: 对图像进行高斯滤波和Canny边缘检测,得到二值化的边缘图像。 使用闭运算保证边缘是闭合的。 对边缘图像进行轮廓检测,找到面积大于一定值的最大轮廓。 计算轮廓的近似多边形,得到四个端点的坐标。
print("图像信息：", sp)sz1 = sp[0] # height(rows) of image sz2 = sp[1] # width(columns) of image sz3 = sp[2] # the pixels value is made up of three primary colors print('width: %d \n height: %d \n number: %d' % (sz2, sz1, sz3))gray_img = cv2.cvtColor(...
opencv-python中的图像裁剪十分简单。只需像numpy中对矩阵的切片一样操作就可以了 image = imread('test.jpg') image = image[0:200,50:200] show(image) 三、图像算术 图像加减法与普通加减法的区别 image = imread('test.jpg')# 生成跟图片形状相同的并且全为100的数据M = np.ones(image.shape, dtype...
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)。