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...
我们可以通过指定感兴趣区域的坐标来进行裁剪。以下是使用OpenCV的crop()函数进行裁剪的代码示例: # 定义感兴趣区域的坐标x=100y=100width=200height=200# 对图像进行裁剪cropped_image=image[y:y+height,x:x+width]# 显示裁剪后的图像cv2.imshow('Cropped Image',cropped_image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWind...
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...
第3 步:为了裁剪图像,我们使用以下代码 crop_img1=new_img1[0:200,0:200] # Allows us to see crop_image1 cv2.imshow("CroppedFirstImage",crop_img1) cv2.waitKey(10000) # Until closed forcefully cv2.destroyAllWindows() crop_img2=new_...
3.获取到四个物体的各自的边框,由于这个边框是旋转的,所以不能直接crop出来,要做变换(这里的变换可选的有两种,第一种,旋转图片,然后直接crop,但是这里的话要预先对图像做padding的操作,不然的话就会有地方crop不到,部分缺失。第二种的话,直接对box做透视变换。然后用warp perspective来做。这种的话也要padding,...
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。
④AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'crop' 读取图片的python库函数很多,比如cv2,Image等等,使用cv2.imread()时,img = cv2.imread(),生成的是numpy 格式的数据,就不能使用img.crop()来裁剪图片。 所以在实现裁剪的时候: 可以 import cv2 img = cv2.imread(img_path) #img_path为图...
('temp/easter_resize.jpg',easter_resize)# 裁剪缩放后的彩色图片easter_crop=easter_resize[150:150+height,50:50+width].copy()# 保存裁剪的彩色图片cv.imwrite("temp/easter_crop.jpg",easter_crop)# 在彩色图片中划定roi的范围roi=easter_resize[150:150+height,50:50+width]# 将roi填充到二值图中(...
缓解这个弱点有一个方法就是利用Image的crop方法把图片等分,然后再分别计算其相似度,最后综合考虑。 图像指纹与汉明距离 在介绍下面其他判别相似度的方法前,先补充一些概念。第一个就是图像指纹 图像指纹和人的指纹一样,是身份的象征,而图像指纹简单点来讲,就是将图像按照一定的哈希算法,经过运算后得出的一组二进制...
import cv2 import numpy as np # 读取一张斯里兰卡拍摄的大象照片 img = cv2.imread('lanka_safari.jpg') # 沿着横纵轴放大1.6倍,然后平移(-150,-240),最后沿原图大小截取,等效于裁剪并放大 M_crop_elephant = np.array([ [1.6, 0, -150], [0, 1.6, -240] ], dtype=np.float32) img_elephant ...