python cv2裁剪图片 文心快码BaiduComate 在Python中使用OpenCV(cv2)库裁剪图片是一个常见的操作。以下是一个详细的步骤说明,包括必要的代码片段,来指导你如何使用cv2裁剪图片。 1. 读取原始图片 首先,你需要使用cv2.imread()函数来读取你想要裁剪的原始图片。这个函数会返回图片的内容,如果图片不存在或无法读取,则...
image_with_polygon = cv2.polylines(image, [pts1], isClosed=True, color=color1, thickness=thickness) image_with_polygon = cv2.polylines(image_with_polygon, [pts2], isClosed=True, color=color2, thickness=thickness) # 显示带有多边形标注的图片 cv2.imshow('Image with Polygon', image_with_poly...
首先,我们有一张原始图片,如下图所示: 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)#(1080,1920,3)cropped=img[0:128,0:512]# 裁剪坐标为[y0:y1,x0:x1]cv2.imwrite("./data/cut/cv_cut_thor.jpg",cr...
步骤1:导入cv2库 首先,我们需要导入cv2库,这里我们使用import语句实现: importcv2 1. 步骤2:读取图片文件 接下来,我们需要读取要处理的图片文件。使用cv2.imread()函数来读取图片文件: image=cv2.imread('input.jpg') 1. 步骤3:定义裁剪区域 在这一步,我们需要定义裁剪区域的坐标和大小。这里我们以左上角和右...
使用cv2.imread()函数读取输入图像 (img)。 对图像进行裁剪操作 (dstimg=img[670:874, 810:1270]),选择区域为坐标 (670, 810) 到 (874, 1270),即高度从 670 到 874,宽度从 810 到 1270 的矩形区域。 定义目标图像的高度和宽度 (dstheight 和 dstwidth)。 使用cv2.re...
使用Opencv-python对图像进行缩放和裁剪的示例代码如下所示: 代码语言:javascript 复制 importcv2importnumpyasnp img=cv2.imread("Resources/shapes.png")# 读取本地图像print(img.shape)imgResize=cv2.resize(img,(1000,500))# 将原图缩放成1000*500print(imgResize.shape)# 打印缩放后的图像大小 ...
h =cv2.boundingRect(contour)24cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)2526#将轮廓内的区域更改为背景颜色27i = 128forcontourinsorted_contours:29x, y, w, h =cv2.boundingRect(contour)30cropped_image = image[y:y+h, x:x+w]31#保存裁剪后的图片32cv2.imwri...
在上述代码中,我们首先使用cv2.imread()函数加载原始图像和目标图像。然后,使用cv2.compareSSIM()函数比较两个图像的相似度,并将结果保存在ssim_score变量中。接下来,我们使用切片操作裁剪原始图像,并使用cv2.imwrite()函数保存裁剪后的图像。 OpenCV还提供了其他图像比较的方法,如均方误差(Mean Squared Error,简称MSE...
读取2 张图像,裁剪这两张图像的一部分并交换它们 step 1:导入cv2,可以观察到两张图。 cv2.imread()方法从指定文件加载图像。 cv2.imshow()方法用于在窗口中显示图像。 cv2.waitkey()会等待 x 毫秒来等待 OpenCV 窗口上的按键。 cv2.destroyAllWindows...
import cv2 as cv import numpy as np 1. 2. 3. 获取图片的长宽 #输入cv.imread后的图片,通过点击四个点选择要裁剪的部分 def get_window_size(src, bound=600): h,w = src.shape[0], src.shape[1] if h > w: h, w = bound, int(w*bound/h) ...