科研作图！局部放大po出细节展示

本代码可实现对一个文件夹下的所有图片都进行局部的放大、展示、保存。并可以通过设置resize_factor变量实现图像在显示时的缩放，而不影响实际图像的分辨率操作（仅在显示时缩放）以免图像太大了，在cv交互界面显示的不全。

请注意：本代码操作流程如下：

1. 设置好代放大图像的路径，以及用于保存放大结果的路径，运行该python代码
2. 鼠标点击左键，按住左键，由左上到右下选取一个矩形框
3. 按s键，进行保存
4. 可多次进行2、3步骤，实现多个地方的局部放大保存
5. 保存处理完后，按q，退出程序

'''
本版本代码可以对超大图像（例如分辨率标靶图）进行选取部分放大，并形成小图保存
'''
import cv2
import numpy as np
import os

# 全局变量
drawing = False  # 是否正在绘制矩形框
start_x, start_y = -1, -1  # 矩形框左上角坐标
end_x, end_y = -1, -1  # 矩形框右下角坐标
image_copy = None  # 原图的副本
rect_coordinates = None  # 保存矩形框的坐标
resize_factor = 0.1  # 显示时的缩放比例
scaled_image = None  # 用于显示的缩小版本

def resize_image(image, scale):
    """缩放图像"""
    height, width = image.shape[:2]
    new_size = (int(width * scale), int(height * scale))
    return cv2.resize(image, new_size)

def save_magnify(image, a, b, save_path=None):  # a:矩形框左上角坐标; b:矩形框右下角坐标
    lw = 2  # 边框宽度
    # 截出放大的部分
    img_magnify = image[a[1] - lw:b[1] + lw, a[0] - lw:b[0] + lw, :]

    # 计算缩放比例
    new_W = image.shape[1] - 2 * lw
    ratio = float(new_W) / img_magnify.shape[1]

    # 根据缩放比例计算缩放后的尺寸
    new_height = int(img_magnify.shape[0] * ratio)
    new_size = (new_W, new_height)
    # 进行缩放
    resized_image = cv2.resize(img_magnify, new_size)

    # 添加边框
    border_size = lw
    border_color = (0, 0, 255)  # 红色
    resized_image = cv2.copyMakeBorder(resized_image, border_size, border_size, border_size, border_size,
                                       cv2.BORDER_CONSTANT, value=border_color)

    # 画矩形框
    cv2.rectangle(image, a, b, (0, 0, 255), lw)

    # 拼接原图和放大部分
    patch = np.vstack((image, resized_image))

    # 保存结果
    if save_path:
        cv2.imwrite(save_path, patch)
        print(f"放大区域保存至：{save_path}")

def draw_rectangle(event, x, y, flags, param):
    global drawing, start_x, start_y, end_x, end_y, image_copy, rect_coordinates

    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:  # 左键按下
        drawing = True
        start_x, start_y = int(x / resize_factor), int(y / resize_factor)  # 转换为原图坐标

    elif event == cv2.EVENT_MOUSEMOVE:  # 鼠标移动
        if drawing:
            temp_image = scaled_image.copy()
            cv2.rectangle(temp_image, (int(start_x * resize_factor), int(start_y * resize_factor)), (x, y), (0, 0, 255), 2)
            cv2.imshow("Image", temp_image)

    elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP:  # 左键释放
        drawing = False
        end_x, end_y = int(x / resize_factor), int(y / resize_factor)  # 转换为原图坐标
        rect_coordinates = ((start_x, start_y), (end_x, end_y))

        # 显示矩形框的左上角和右下角坐标
        print(f"矩形框左上角坐标：({start_x}, {start_y})")
        print(f"矩形框右下角坐标：({end_x}, {end_y})")

        # 更新显示
        cv2.rectangle(image_copy, (start_x, start_y), (end_x, end_y), (0, 0, 255), 2)
        display_image = resize_image(image_copy, resize_factor)  # 缩小显示
        cv2.imshow("Image", display_image)

def process_folder(input_folder, output_folder, rect_coordinates):
    if not os.path.exists(output_folder):
        os.makedirs(output_folder)

    file_list = [f for f in os.listdir(input_folder) if f.lower().endswith(('png', 'jpg', 'jpeg'))]

    if not file_list:
        print("文件夹中没有图像文件！")
        return

    a, b = rect_coordinates

    for idx, file_name in enumerate(file_list):
        file_path = os.path.join(input_folder, file_name)
        save_path = os.path.join(output_folder, f"magnified_{file_name}")

        image = cv2.imread(file_path)
        if image is None:
            print(f"无法加载图像：{file_name}")
            continue

        save_magnify(image, a, b, save_path)

if __name__ == '__main__':
    # 输入图像文件夹路径
    input_folder = r'E:\to_be_big_images'  # 输入文件夹路径
    output_folder = r'E:\bigger_images'  # 输出文件夹路径

    # 读取文件夹中的第一张图像
    file_list = [f for f in os.listdir(input_folder) if f.lower().endswith(('png', 'jpg', 'jpeg'))]

    if not file_list:
        print("文件夹中没有图像文件！")
        exit()

    first_image_path = os.path.join(input_folder, file_list[0])
    image = cv2.imread(first_image_path)

    if image is None:
        print("无法加载第一张图像！")
        exit()

    # 创建图像副本
    image_copy = image.copy()
    scaled_image = resize_image(image_copy, resize_factor)  # 缩小显示版本

    # 创建窗口并显示图像
    cv2.namedWindow("Image")
    cv2.imshow("Image", scaled_image)

    # 设置鼠标回调函数
    cv2.setMouseCallback("Image", draw_rectangle)

    # 循环等待按键事件
    while True:
        key = cv2.waitKey(1) & 0xFF

        # 按下 's' 键保存所有放大区域并对整个文件夹进行处理
        if key == ord('s'):
            if rect_coordinates is not None:
                print("开始处理文件夹中的所有图像...")
                process_folder(input_folder, output_folder, rect_coordinates)
                print("所有图像处理完成！")
            else:
                print("请先选择矩形区域！")

        # 按下 'q' 键 或者 退出窗口时退出程序
        if key == ord('q') or cv2.getWindowProperty("Image", cv2.WND_PROP_VISIBLE) < 1:
            break

    cv2.destroyAllWindows()

最后的保存效果如下：