基于opencv的图片截取(python)

本文介绍了如何使用Python的OpenCV和PIL库分别截取整张图片的指定区域,并展示了两种方法的代码示例。重点在于理解坐标系统的不同和图片保存操作。
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背景:

想要在一整张图片中截取一定尺寸的图片

使用方法:

第一种:opencv

 import cv2
    im = cv2.imread("fullscreen.png")
    c = im[726:1998,0:1080]
    cv2.imshow("im",c)
    cv2.waitKey()

先使用imread获取图片

再从整张图片中按照坐标截图。这里需要注意的是,此处坐标不是平常的写法而是:[Ymin:Ymax,Xmin:Xmax]   Y坐标在前X坐标在后

imshow用于展示最后截取出来的截图。

如果想保存到本地可以使用imwrite()

im.write("img.png",c)

将截取后的图片保存为img.png的图片

 

 

 

第二种:PIL

from PIL import Image

rangle = (0, 726, 1080, 1998)
i = Image.open("fullscreen.png")
frame4 = i.crop(rangle)  # 使用Image的crop函数,从截图中再次截取我们需要的区域
frame4 = frame4.convert('RGB')
frame4.save("img,png")

PIL的坐标就是普通意义上的(Xmin,Ymin,Xmax,Ymax)

 

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### 回答1: 使用 OpenCVPython截取图片区域的方法如下: 1. 读入图片: ``` import cv2 img = cv2.imread("image.jpg") ``` 2. 获取图片的 ROI(感兴趣的区域): ``` roi = img[y:y+h, x:x+w] ``` 其中,(x,y) 是 ROI 左上角的坐标,w 是 ROI 宽度,h 是 ROI 高度。 3. 保存 ROI: ``` cv2.imwrite("roi.jpg", roi) ``` 完整代码如下: ``` import cv2 img = cv2.imread("image.jpg") roi = img[y:y+h, x:x+w] cv2.imwrite("roi.jpg", roi) ``` ### 回答2: OpenCV是一个强大的计算机视觉库,可用于处理图像和视频。在使用OpenCV处理图像时,可能需要截取图像的某个区域,以便进行进一步处理。在Python中,可以使用OpenCV的cv2库来实现此目的。 要截取图像的某个区域,首先需要确定区域的位置和大小。像素位置以左上角为原点,向右和向下递增为正方向。可以使用cv2库的切片功能来裁剪图像。 在截取区域之前,需要加载图像。可以使用cv2.imread()函数来加载图像,该函数需要传入图像的文件路径。 代码示例: import cv2 # 加载图像 img = cv2.imread('image.jpg') # 截取图像的区域,x、y为左上角的像素位置,w、h分别为宽度和高度 x, y, w, h = 200, 100, 300, 200 roi = img[y:y+h, x:x+w] # 显示截取区域 cv2.imshow('ROI', roi) cv2.waitKey(0) 在上面的代码中,首先加载了名为“image.jpg”的图像。然后,将要截取的区域的左上角像素位置设置为(x, y),宽度和高度分别设置为w和h。最后,使用切片功能将图像的区域裁剪出来,并使用cv2.imshow()函数显示结果。 需要注意的是,在这个示例中,左上角像素的位置是(200, 100),而不是(100, 200),这是因为在OpenCV中,像素位置以左上角为原点,向右和向下递增为正方向。 除了使用切片功能截取图像区域外,还可以使用cv2.rectangle()函数绘制矩形框,并使用cv2.imshow()函数显示整个图像。这种方法不需要裁剪图像,但可以给出所需区域的位置和大小。 代码示例: import cv2 # 加载图像 img = cv2.imread('image.jpg') # 绘制矩形框 x, y, w, h = 200, 100, 300, 200 cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 显示整个图像 cv2.imshow('Image', img) cv2.waitKey(0) 在上面的代码中,使用cv2.rectangle()函数绘制了一个矩形框,该函数需要传入4个参数:左上角像素的位置、右下角像素的位置、框的颜色和线宽。最后,使用cv2.imshow()函数显示整个图像,并等待用户按下任意键。 总的来说,使用OpenCV截取图像区域需要注意像素位置的坐标系、切片功能和绘制矩形框等方面的技巧。掌握这些技巧后,可以轻松地处理图像并进一步进行计算机视觉任务。 ### 回答3: OpenCV是一个开源的计算机视觉库,可以用于图像处理、图像分析、数字图像处理等领域。在Python中使用OpenCV截取图像区域可以通过以下步骤实现: 1. 导入OpenCV模块和图像: ``` import cv2 img = cv2.imread('image.png') ``` 其中,cv2.imread()函数用于读取图像。 2. 定义要截取的图像区域: ``` x1, y1 = 100, 100 # 左上角坐标 x2, y2 = 300, 300 # 右下角坐标 ``` 这里以左上角坐标(x1,y1)和右下角坐标(x2,y2)表示要截取的矩形区域。 3. 使用OpenCV的图像切片功能(Slicing)截取图像区域: ``` roi = img[y1:y2, x1:x2] ``` 这一步的代码使用了Python的切片语法,截取形成一个矩形区域的图像。 4. 显示截取得到的图像区域: ``` cv2.imshow('ROI', roi) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() ``` 这里使用了OpenCV的imshow函数显示截取得到的区域,cv2.waitKey()函数等待用户按下任意按键,cv2.destroyAllWindows()用于关闭窗口。 整个代码如下: ``` import cv2 img = cv2.imread('image.png') x1, y1 = 100, 100 # 左上角坐标 x2, y2 = 300, 300 # 右下角坐标 roi = img[y1:y2, x1:x2] cv2.imshow('ROI', roi) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() ``` 这样就可以通过Python使用OpenCV截取图像区域了。
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