使用cv2的裁剪功能进行图片裁剪: OpenCV并没有直接的“裁剪函数”,但你可以使用NumPy的索引和切片功能来裁剪图片。因为cv2.imread()读取的图片本质上是一个NumPy数组,所以你可以直接对这个数组进行索引和切片操作来裁剪图片。 python cropped_image = image[y:y+h, x:x+w] 显示或保存裁剪后的图片: 显示裁剪后...
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...
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) else: h, w = int(h*bound/w), bound ...
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...
imgCropped=img[46:119,352:495]# 对原图进行裁剪 cv2.imshow("Image",img)# 显示原图 cv2.imshow("Image Resize",imgResize)# 显示缩放后的图像 cv2.imshow("Image Cropped",imgCropped)# 显示对原图裁剪后的图像 cv2.waitKey(0)# 永久等待按键输入 ...
opencv教程CV2模块——图片处理,裁剪缩放加边框 importcv2# 读取图片img = cv2.imread('./imgg/1.jpeg')# 缩放成200x200的方形图像img_200x200 = cv2.resize(img, (200,200))# 不直接指定缩放后大小,通过fx和fy指定缩放比例,0.5则长宽都为原来一半# 等效于img_200x300 = cv2.resize(img, (300, 200))...
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...
cv2.imwrite(new_img_path,img) 1 2 2.找出所有目标轮廓(定位) 1)效果 2)原理 试验过多种方式(包括阈值分割、边缘分割等)最后选用网上流传度最高的xy方向梯度相减方式进行分割。 读取图片,先将图片转换成灰度图,分别计算x方向和y方向的梯度,然后对其相减,留下具有高水平梯度和低垂直梯度的图像区域。
1. 找到要裁剪区域的坐标 2. 根据图片坐标进行剪切,并保存 一、获取感兴趣图片坐标 import cv2 from PIL import Image def getCoordinate(img): rectangle = [] gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 灰度图 ret, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY|cv2.THRESH_OTSU)...