Python opencv 下截取部分图像的方法

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#opencv #python

博客介绍了使用Python OpenCV截取图像部分区域的方法。指出可直接截取，读取图像时也能逐像素读取。以截取图像横向1/3到2/3、纵向全量区域为例说明操作，同时提醒注意shape[0]处理纵向、shape[1]处理横向。

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在使用python opencv的时候，我们可能希望截取图像下大的某个部分，这个时候我们其实直接截取就可以了

首先，opencv读取进来的时候，按照逐像素读取也是可能的

假如现在我要把图像横向的从1/3到2/3，纵向全部留取的截取图片，我们可以这样做：

image = image[: , image.shape[1]//3 : (image.shape[1]//3)*2]

要注意的是，shape[0]处理的是y方向【纵向】，shape[1]处理x方向【横向】

注意一下这点就没什么问题了

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### 使用 Python 和 OpenCV 根据指定坐标裁剪图片 为了根据指定坐标裁剪图像，可以利用 OpenCV 库加载图像并定义感兴趣区域 (ROI) 的边界框。下面展示了具体的方法： #### 导入必要的库 ```python import cv2 ``` #### 加载原始图像 使用 `cv2.imread` 函数读取要处理的图像文件。 ```python image = cv2.imread('path_to_image.jpg') if image is None: raise ValueError("Image not found or unable to load.") ``` #### 定义裁剪区域 通过设定四个整数值表示矩形区域的位置 `(top_left_x, top_left_y)` 表示左上角顶点；`(bottom_right_x, bottom_right_y)` 表示右下角顶点。 ```python (top_left_x, top_left_y) = (100, 100) # 左上角坐标 (bottom_right_x, bottom_right_y) = (400, 400) # 右下角坐标 roi = image[top_left_y:bottom_right_y, top_left_x:bottom_right_x] ``` 上述代码片段中，变量 `roi` 将存储由给定坐标的矩形所限定的新子图像[^1]。 #### 显示结果 可以通过创建窗口显示裁剪后的图像以便于验证效果。 ```python cv2.imshow('Cropped Image', roi) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` #### 保存裁剪后的图像 最后一步是将修改过的图像另存为新文件。 ```python cv2.imwrite('cropped_image.png', roi) ``` 以上过程实现了基于固定坐标范围内的简单裁剪功能。对于更复杂的场景比如旋转对象或其他非轴向对齐的情况，则可能需要用到透视变换等功能来获得更加精确的结果[^5]。
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