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...
使用cv2.imshow()显示图片时,cv2.waitKey(0)用于暂停程序,直到用户按下任意键;cv2.destroyAllWindows()用于关闭所有打开的窗口。 六、动态切割 有时,我们可能需要根据某些条件动态切割图片。可以通过编写函数来实现这一点。以下是一个简单的例子,展示了如何通过函数进行动态切割: def crop_image(image, start_row, ...
一旦我们指定了裁剪区域的起始位置和大小,就可以使用OpenCV的切片操作来裁剪图像。 # 裁剪图像cropped_image=image[y:y+height,x:x+width] Python Copy 5. 显示裁剪后的图像 完成裁剪后,我们可以通过使用OpenCV的imshow函数来显示裁剪后的图像。 # 显示裁剪后的图像cv2.imshow('Cropped Image',cropped_image)cv2.w...
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("SecondImage",img2) cv2.waitKey(10000) # Until closed forcefully cv2.destroyAllWindows() 输出: 调整大小之前 Step2:“resize”两张图片的维度不一样,我们可以通过cv2模块中的方法来改变。 #Allows us to resize a image1 new_img1 ...
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, ...
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...
首先需要新建一个python文件,导入cv2的库(OpenCV2的python库),并显示一张图片,代码为: import cv2 # 读取本相对路径下的initial.bmp文件 image = cv2.imread ("initial.bmp") #将image对应图像在图像窗口显示出来 cv2.imshow('initial...
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...