crop = iaa.Crop(percent=(0, 0.3)) # crop image corp_image = crop.augment_image(image) ia.imshow(corp_image) 1. 2. 3. 图像剪切Shearing 剪切图像随机0到40度,错切变换会将图像的一部分按照一定角度进行平移,从而改变图像的形状和内容。可以用于创建透视效果、扭曲图像的形状或者模拟某些特定场景下的...
cropped_image=image[y:y+h,x:x+w] 1. 步骤5:保存裁剪后的图片 最后,我们可以使用cv2.imwrite()函数将裁剪后的图片保存到指定路径: cv2.imwrite('output.jpg',cropped_image) 1. 类图 Image- image+read()+crop()+save()CropImage+ x+ y+ w+ h 序列图 CropImageImageUserCropImageImageUserread()x...
cv2.imshow("CroppedFirstImage",crop_img1) cv2.waitKey(10000) # Until closed forcefully cv2.destroyAllWindows() crop_img2=new_img2[0:200,0:200] # Allows us to see crop_image2 cv2.imshow("CroppedSecondImage",crop_img2) cv2.waitKe...
cv2.imshow('initial',image) cv2.waitKey(0) 2.均值滤波 然后进行均值滤波,代码如下: # 均值滤波 image2 = cv2.blur(image,(10,5)) cv2.putText(image2,'averageFiltering',(50,50),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1.5,(255,0, ...
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...
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 # 计算原始图像的宽高比 original_aspect_ratio = width / height # 确定裁剪区域的起始点和大小 if original_aspect_ratio > target_aspe...
import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 最简单的以灰度直方图作为相似比较的实现 def classify_gray_hist(image1,image2,size = (256,256)): # 先计算直方图 # 几个参数必须用方括号括起来 # 这里直接用灰度图计算直方图,所以是使用第一个通道, ...
def decodeAndCrop(inputImage): print(str(inputImage)) image = cv2.imread(str(inputImage)) qrCodeDetector = cv2.QRCodeDetector() decodedText, points, _ = qrCodeDetector.detectAndDecode(image) qr_data = decodedText.split(",") print("qr data from fucntion: {}".format(qr_data)) ...
cv2.imshow("Translated Image", translated_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 3.1.2旋转 图像旋转是将图像绕其中心点旋转一个角度的过程。它是图像处理中广泛使用的操作,可用于各种图像处理应用中。 有两种方法可以执行图像旋转,虽然一种方法就足够了,但为了全面了解这一主题,有必要讨论这两种方法。