importcv2# 读取图像image=cv2.imread('image.jpg')# 获取图像的中心坐标h,w=image.shape[:2]center=(w//2,h//2)# 定义裁剪的大小crop_size=200# 计算裁剪区域x1=center[0]-crop_size//2x2=center[0]+crop_size//2y1=center[1]-crop_size//2y2=center[1]+crop_size//2# 裁剪图像cropped_image...
importnumpy as np img1=cv2.imread('./crop.png') img2=cv2.imread('./contours.png') img_gray1=cv2.cvtColor(img1,cv2.COLOR_BGR2GRAY) img_gray2=cv2.cvtColor(img2,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #创建特征检测对象 sift=cv2.xfeatures2d.SIFT_create() #检测关键点和计算描述子 kp1,des1=sift.detectAn...
为了帮助读者更好地理解,以下是程序的类图(使用Mermaid语法): ImageProcessor+read_image(file_path)+crop_image(start, end)+show_image(image)+save_image(file_path, image) 旅行图 下面是一个展示用户操作过程的旅行图,描述了从读取图像到保存截取区域的步骤: 用户系统 加载图像 用户读取图像 图像被成功加载 ...
if __name__ == "__main__": image_to_crop = decodeAndCrop("example_input_1.jpg") final_image = decodeAndCrop("scaled_img.jpg") cv2.imshow("Cropped:", image_to_crop) # cv2.imshow("Final: ", final_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 上面的代码给出了一个错误:final_...
cv2.imshow("CroppedSecondImage",crop_img2) cv2.waitKey(10000) # Until closed forcefully cv2.destroyAllWindows() step4:为了用图像交换那些裁剪的部分,我们使用以下代码 swap_img1=crop_img2 new_img1[200:400,200:400]=swap_img1 # Allows u...
crop = img[y:y+h, x:x+w] # 切片img[高,宽,通道] cv2.imshow("crop", crop) cv2.imwrite("./crop.jpg", crop) print("Saved!") # 退出 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 分类: opencv-python学习 好文要顶 关注我 收藏该文 微信分享 寒水浮云 粉丝- 29 关注- 5 +加关注 0...
之后我们调用crop方法来对图片进行裁剪,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)。然后,我们使用save方法保存裁剪得到的图片。如下图所示,Pillow可以同样完成OpenCV裁剪图片的工作。
cropImg = th[h_start[i]:h_end[i], 0:w] if i ==0: pass w_w = vProject(cropImg) wstart , wend, w_start, w_end = 0, 0, 0, 0 for j in range(len(w_w)): if w_w[j] > 0 and wstart == 0:...
a = im.crop(f)file_name = os.path.join(save_path,str(count)+".jpg")# print file_name a.save(file_name)drow_save_path = os.path.join(save_path,"out.jpg")im.save(drow_save_path, "JPEG", quality=80)else:print "Error: cannot detect faces on %s" % infile if __name__ =...
...如果裁剪区域的坐标超出了图像的边界,将会引发一个ValueError异常。因此,在调用crop()函数之前,最好先检查裁剪区域的坐标是否有效。...总结 Numpy切片和Pillow.crop()都是非交互式的裁剪方法,适用于在代码中直接指定裁剪区域。 cv2.selectROI()是一个交互式的裁剪方法,允许用户通过图形界面选择ROI。