在下面的例子中,将图像的一侧随机裁剪0~30%, 随机的裁剪,使图像具有更多的多样性和变化。裁剪操作可以用于去除图像边缘的无用信息、调整图像的组成或者创建更密集的图像副本等。 crop = iaa.Crop(percent=(0, 0.3)) # crop image corp_image = crop.augment_image(image) ia.imshow(corp_image) 1. 2. 3....
new_img2 = cv2.resize(img2,(900,512)) # Allows us to see new_image2 cv2.imshow("NewSecondImage",new_img2) cv2.waitKey(10000) # Until closed forcefully cv2.destroyAllWindows() 调整大小后两个图像的尺寸相同。 调整大小后 第3 步:...
假设我们有一个图像,并且想要从中裁剪出一个宽高比为90:90的矩形区域。以下是使用Python和OpenCV实现这一目标的示例代码: 代码语言:txt 复制 import cv2 def crop_to_aspect_ratio(image, target_aspect_ratio=(90, 90)): height, width = image.shape[:2] target_width, target_height = target_aspect_ratio...
# check to see if we supposed to crop out the largest rectangular # region from the stitched image if args["crop"] > 0: # create a 10 pixel border surrounding the stitched image print("[INFO] cropping...") stitched = cv2.copyMakeBorder(stitched, 10, 10, 10, 10, cv2.BORDER_CONSTANT...
importcv2# 读取图像image=cv2.imread('image.jpg')# 裁剪区域的坐标x,y,w,h=100,100,300,300# 裁剪图像crop_img=image[y:y+h,x:x+w]cv2.imshow("Cropped Image",crop_img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows() 1. 2. 3. 4. 5.
import cv2 # 加载图像 image = cv2.imread(r"C:\Users\jinli\Desktop\photos\123.jpg") # 获取图像的宽度和高度 height, width, _ = image.shape # 定义左上角区域的坐标和大小 x = 0 # 左上角顶点的x坐标 y = 0 # 左上角顶点的y坐标 crop_width = width // 2 # 裁剪区域的宽度,取图像宽度...
cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE: 按顺时针方向将图像旋转 90 度。 cv2.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE:按顺时针方向旋转图像 90 度: 按逆时针方向将图像旋转 90 度。 cv2.ROTATE_180: 将图像旋转 180 度。 dst:dst 是可选的输出图像,用于存储转换结果。dst 图像的大小和类型必须与输入图像 src 相同。如果未提供 dst ...
让我们尝试裁剪图像中包含美女的部分。 Python cropped_image = img[400:1200, 350:700] # Slicing to crop the image# Display the cropped imagecv2.imshow("cropped", cropped_image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows() C++ Mat crop = img(Range(400,1200),Range(350,700)); // Slicing to crop...
输出 (50,80) """ size的输出是图片的(宽度、高度) 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) """ 原图太大就不 贴出来了,看shape值即可