首先我们使用open方法读取图片,然后查看它的size(这里的size和OpenCV中的shape是类似的),size的输出是(1920, 1080),也就是图片的宽度和高度。之后我们调用crop方法来对图片进行裁剪,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, ...
裁剪操作是通过切片来进行的,即我们指定要裁剪的高度和宽度或区域作为图像矩阵的维数。因此,生成的图像可以保存在一个新的矩阵中,或者通过更新现有的矩阵来保存。然后可以使用OpenCV imshow()函数将这个矩阵显示为图像,或者使用OpenCV imwrite()函数将其作为文件写入磁盘。我们还讨论了如何将图像分割成更小的块,以及围绕...
OpenCV是一个开源的计算机视觉库,它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法,可以用于图像的裁剪、滤波、特征提取、目标检测等任务。Python是一种简单易学的编程语言,与OpenCV结合使用可以方便地进行图像处理和分析。 图像的裁剪是指从原始图像中提取感兴趣的区域或者去除不需要的部分。在OpenCV中,可以使用函数cv2.crop()来...
PythonScriptUser执行裁剪图片操作加载图片返回图片数组指定起始坐标和结束坐标裁剪图片返回裁剪后的图片数组显示裁剪后的图片显示裁剪后的图片 上述序列图说明了裁剪图片的过程。用户通过执行Python脚本,将图片加载到OpenCV中。然后,Python脚本指定起始坐标和结束坐标,并将其传递给OpenCV。OpenCV根据这些坐标裁剪图片,并将结果返...
pip install opencv-python 在python代码中使用cv2: import cv2 #读取图像 img = cv2.imread('~/Downloads/img_test.png') #获取图像高与宽 height,width = len(img), len(img[0]) #裁剪图像,上方为y0,下方为y1,左方为x0,右方为x1,裁剪图像格式为[y0:y1,x0:x1] ...
函数实现的是图像的透视变换,得到图像的俯视图。具体流程: 对图像进行高斯滤波和Canny边缘检测,得到二值化的边缘图像。 使用闭运算保证边缘是闭合的。 对边缘图像进行轮廓检测,找到面积大于一定值的最大轮廓。 计算轮廓的近似多边形,得到四个端点的坐标。
在Python中使用opencv-python对图像进行缩放和裁剪非常简单,可以使用resize函数对图像进行缩放,使用对cv2.typing.MatLike操作,如img = cv2.imread(“Resources/shapes.png”)和img[46:119,352:495] 进行裁剪, 如有下面一副图像: 可以去https://github.com/murtazahassan/Learn-OpenCV-in-3-hours/blob/master/Resou...
先利用os.listdir方法将目标文件夹下的所有图像读取出来,再分别根据图像的宽高等比例地将图像resize成目标大小。最后利用opencv的imwrite()方法批量保存resize后的图片。 3)代码分析 利用for循环将目标文件夹下所有图片读取出来。 for i in os.listdir(imgs_p): ...
我创建了黑色图像,然后在该图像中绘制了一个红色矩形。之后,我裁剪了这张图片,并使用命令在 裁剪 后的图像中绘制了另一个矩形。 cv2.rectangle(crop,(50,50),(150,150),(0,0,255),3)
如何使用 OpenCV 裁剪图像,就像我之前在 PIL 中所做的那样。 PIL 上的工作示例 im= Image.open('0.png').convert('L')im=im.crop((1,1,98,33))im.save('_0.png') 但是我如何在 OpenCV 上做到这一点? 这是我试过的: im = cv.imread('0.png', cv.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE)(thresh, im_bw...