先对目标文件夹下所有图片进行resize,将所有图片resize到同一大小,方便后续进行批量操作。 1)效果 原图: resize后的图像: 将图片resize成800×800,原图为502×502。 2)原理 先利用os.listdir方法将目标文件夹下的所有图像读取出来,再分别根据图像的宽高等比例地将图像resize成目标大小。最后利用opencv的imwrite()方法...
首先,我们有一张原始图片,如下图所示: 原始图片 然后,我们利用OpenCV对其进行裁剪,代码如下所示: 代码语言:javascript 复制 importcv2 img=cv2.imread("./data/cut/thor.jpg")print(img.shape)cropped=img[0:128,0:512]# 裁剪坐标为[y0:y1,x0:x1]cv2.imwrite("./data/cut/cv_cut_thor.jpg",cropped) ...
原作者的github:hiroi-sora/Umi-CUT: 图片批量去黑边/裁剪/压缩工具,带界面。可排除图片边缘的色块干扰,将黑边删除干净。基于 Opencv 。 (github.com) 使用说明 准备 Python用户:下载源码,安装好Opencv等所需模块。 一键去除黑边 打开主程序,将任意图片/文件夹拖入窗口中的白色背景表格区域,或点击左上方的浏览选...
output_dir='out'# 输出路径 crop_w=300# 裁剪图片宽 crop_h=300# 裁剪图片高 # 获得需要转化的图片路径并生成目标路径 image_filenames=[(os.path.join(dataset_dir,x),os.path.join(output_dir,x))forxinos.listdir(dataset_dir)]# 转化所有图片forpathinimage_filenames:crop(path[0],path[1],cr...
如果你只要图片中圆形的区域,其余的留白,那么可以进行以下操作。 一、先进行剪切操作 圆形区域占图片可能不多,多余的部分不要。 看下图。 只要纽扣电池内部和少许的边缘部分,其余黑色背景部分不需要。 先沿着纽扣电池的边缘剪切出来感兴趣的区域。 有2个方法,用寻找轮廓外接圆的方法,或者基尔霍夫圆的方法。
import cv2 import os # 裁剪函数 def update(input_img_path, output_img_path): image = cv2.imread(input_img_path) print(image.shape) cropped = image[0:512, 0:512] # 裁剪坐标为[y0:y1, x0:x1] cv2.imwrite(output_img_path, cropped) # 图片所在路径 dataset_dir = 'D:\\mydata\\proje...
opencv教程CV2模块——图片处理,剪切缩放旋转 importcv2importnumpyasnp# 读取照片img = cv2.imread('./imgg/1.jpeg')# 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_pic = np.array([ [1.6,0, -150], ...
如果没有opencv库的话要用pip先安装一个pip install opencv-python 1、识别出图片面部,并截取原图片靠近面部的最大正方形部位,同时将截取的图片分辨率改为512*512 import numpy as np import cv2 import os def crop_face(input_folder_path, output_folder_path): # 加载面部识别模型 face_detector = cv2.Casc...
一、手动单张裁剪/截取 selectROI:选择感兴趣区域,边界框框选x,y,w,h selectROI(windowName, img, showCrosshair=None, fromCenter=None): . 参数windowName:选择的区域被显示在的窗口的名字 . 参数img:要在什么图片上选择ROI . 参数showCrosshair:是否在矩形框里画十字线. ...
pip install opencv 本文包含如下常见应用场景: 基本使用:打开、显示、保存,灰度化、锐化 数据互转:三个类库中图像数据互相转换 基本图像处理:调整大小、旋转、翻转、裁剪 图像滤镜:换底色、各类风格,如漫画、油画、漫画头像、复古、黑白 实战应用:屏幕截图、抠图、批量加水印 ...