如何裁剪图像,就像我以前在PIL中所做的那样,使用OpenCV。

PIL工作示例

im = Image.open('0.png').convert('L')
im = im.crop((1, 1, 98, 33))
im.save('_0.png')

但是我怎么在OpenCV上做呢?

这就是我所尝试的:

im = cv.imread('0.png', cv.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE)
(thresh, im_bw) = cv.threshold(im, 128, 255, cv.THRESH_OTSU)
im = cv.getRectSubPix(im_bw, (98, 33), (1, 1))
cv.imshow('Img', im)
cv.waitKey(0)

但这并不奏效。

我想我错误地使用了getRectSubPix。如果是这样,请解释我如何正确使用这个功能。


当前回答

这段代码将图像从x=0,y=0裁剪到h=100,w=200。

import numpy as np
import cv2

image = cv2.imread('download.jpg')
y=0
x=0
h=100
w=200
crop = image[y:y+h, x:x+w]
cv2.imshow('Image', crop)
cv2.waitKey(0) 

其他回答

# Import packages
import cv2

import numpy as np
img = cv2.imread('skewness.png')
print(img.shape) # Print image shape

cv2.imshow("original", img)

# Cropping an image
cropped_image = img[80:280, 150:330]
 
# Display cropped image
cv2.imshow("cropped", cropped_image)

# Save the cropped image
cv2.imwrite("Cropped Image.jpg", cropped_image)

#The function waitKey waits for a key event infinitely (when \f$\texttt{delay}\leq 0\f$ ) or for delay milliseconds, when it is positive
cv2.waitKey(0)

#The function destroyAllWindows destroys all of the opened HighGUI windows.
cv2.destroyAllWindows()

我有这个问题,并在这里找到了另一个答案:感兴趣的复制区域

如果我们把(0,0)看作图像的左上角,叫做im,从左到右是x方向,从上到下是y方向。我们有(x1,y1)作为图像中一个矩形区域的左上角顶点(x2,y2)作为右下角顶点,那么:

roi = im[y1:y2, x1:x2]

这里有一个关于numpy数组索引和切片的综合资源,它可以告诉你更多关于裁剪图像部分的事情。图像将在opencv2中存储为numpy数组。

:)

通过使用这个函数,你可以很容易地裁剪图像

def cropImage(Image, XY: tuple, WH: tuple, returnGrayscale=False):
    # Extract the x,y and w,h values
    (x, y) = XY
    (w, h) = WH
    # Crop Image with numpy splitting
    crop = Image[y:y + h, x:x + w]
    # Check if returnGrayscale Var is true if is then convert image to grayscale
    if returnGrayscale:
        crop = cv2.cvtColor(crop, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # Return cropped image
    return crop

希望这能有所帮助

健壮的农作物与opencv复制边界功能:

def imcrop(img, bbox):
   x1, y1, x2, y2 = bbox
   if x1 < 0 or y1 < 0 or x2 > img.shape[1] or y2 > img.shape[0]:
        img, x1, x2, y1, y2 = pad_img_to_fit_bbox(img, x1, x2, y1, y2)
   return img[y1:y2, x1:x2, :]

def pad_img_to_fit_bbox(img, x1, x2, y1, y2):
    img = cv2.copyMakeBorder(img, - min(0, y1), max(y2 - img.shape[0], 0),
                            -min(0, x1), max(x2 - img.shape[1], 0),cv2.BORDER_REPLICATE)
   y2 += -min(0, y1)
   y1 += -min(0, y1)
   x2 += -min(0, x1)
   x1 += -min(0, x1)
   return img, x1, x2, y1, y2

这段代码将图像从x=0,y=0裁剪到h=100,w=200。

import numpy as np
import cv2

image = cv2.imread('download.jpg')
y=0
x=0
h=100
w=200
crop = image[y:y+h, x:x+w]
cv2.imshow('Image', crop)
cv2.waitKey(0)