python opencv实现目标区域裁剪功能

 更新时间:2021年07月30日 10:49:03   作者:spectrelwf  
这篇文章主要介绍了python opencv实现目标区域裁剪功能,通过截取到坐标信息以后用CV2的裁剪就可以完美实现,本文给大家分享实例代码,需要的朋友可以参考下

这个任务是自己在项目中数据处理的一部分内容,待处理的图片如下所示:

18CMASK.jpg

我需要将目标区域给裁剪出来,要不然在后期训练网络的时候整幅图像过大,且目标区域过小,得到结果不好,还会加剧计算量。在网上找了各个大佬的博客看,没找到合适的,便自己动手写了,顺便自己的小破站刚搭建起来,记录一下自己的思路。

思路

去寻找目标区域的最左边,最右边,最上面和最下面的像素点,取到坐标信息以后用CV2的裁剪一下就可以实现了。
#难点
数据总共是11952张图片,每张图片是1024*768大小的,依次去遍历的话担心太费时间了,结果还好,图像中黑色的像素点值为0,计算量比想象的要小很多
#代码

import cv2

"""
    使用OpenCV截取图片
"""
def search(path):
    left = 1024
    right = 0
    upper = 768
    lower = 0
    img = cv2.imread(path)[:,:,0]
    # print(img.shape)
    for i in range(768):
        for j in range(1024):
            if img[i,j] != 0 :
                # print(img[i,j])
                left = min(j,left)
                right = max(j,right)
                lower = max(i,lower)
                upper =  min(i,upper)
    return (left,upper,right,lower)

def image_cut_save(path, left, upper, right, lower, save_path):
    """
        所截区域图片保存
    :param path: 图片路径
    :param left: 区块左上角位置的像素点离图片左边界的距离
    :param upper:区块左上角位置的像素点离图片上边界的距离
    :param right:区块右下角位置的像素点离图片左边界的距离
    :param lower:区块右下角位置的像素点离图片上边界的距离
     故需满足:lower > upper、right > left
    :param save_path: 所截图片保存位置
    """
    img = cv2.imread(path)  # 打开图像
    cropped = img[upper:lower, left:right]
    # 保存截取的图片
    cv2.imwrite(save_path, cropped)


if __name__ == '__main__':
    root_path = r'原图片的路径'
    save_path = r'裁剪后的图片保存的路径'
    images = os.listdir(root_path)
    for image in images:
        # print(image)
        pic_path = os.path.join(root_path,image)
        # print(pic_path)
        pic_save_dir_path = os.path.join(save_path,image)
        print(pic_save_dir_path)
        left, upper, right, lower = search(pic_path)
        # show_cut(pic_path, left, upper, right, lower)
        image_cut_save(pic_path, left, upper, right, lower, pic_save_dir_path)

结果

裁剪后的图像如下

18CMASK.jpg

到此这篇关于python opencv实现目标区域裁剪功能的文章就介绍到这了,更多相关python opencv区域裁剪内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

相关文章

  • Python面向对象的内置方法梳理讲解

    Python面向对象的内置方法梳理讲解

    面向对象编程是一种编程方式,此编程方式的落地需要使用“类”和 “对象”来实现,所以,面向对象编程其实就是对 “类”和“对象” 的使用,今天给大家介绍下python 面向对象开发及基本特征,感兴趣的朋友一起看看吧
    2022-10-10
  • python多线程操作实例

    python多线程操作实例

    这篇文章主要介绍了python多线程操作实例,本文先是讲解了python多线程的相关知识、python多线程使用的两种方法等内容,需要的朋友可以参考下
    2014-11-11
  • Python常用的爬虫技巧总结

    Python常用的爬虫技巧总结

    本文给大家汇总介绍了Python编写爬虫的时候经常需要用到的一些技巧,非常的实用,有需要的小伙伴可以参考下
    2016-03-03
  • python3学习之Splash的安装与实例教程

    python3学习之Splash的安装与实例教程

    splash 是一个python语言编写的用于配合scrapy解析js的库,下面这篇文章主要给大家介绍了关于python3学习之Splash的安装与使用的一些相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下
    2018-07-07
  • Django 限制访问频率的思路详解

    Django 限制访问频率的思路详解

    这篇文章主要介绍了Django 限制访问频率的思路详解,本文给大家介绍的非常详细,具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2019-12-12
  • 在漏洞利用Python代码真的很爽

    在漏洞利用Python代码真的很爽

    在漏洞利用Python代码真的很爽...
    2007-08-08
  • Python3.6连接Oracle数据库的方法详解

    Python3.6连接Oracle数据库的方法详解

    这篇文章主要介绍了Python3.6连接Oracle数据库的方法,较为详细的分析了cx_Oracle模块安装及Python3.6使用cx_Oracle模块操作Oracle数据库的具体操作步骤与相关注意事项,需要的朋友可以参考下
    2018-05-05
  • Python大数据用Numpy Array的原因解读

    Python大数据用Numpy Array的原因解读

    一个Numpy数组由许多值组成,所有值的类型是相同的,Numpy 是Python科学计算的一个核心模块,本文重点给大家介绍Python大数据Numpy Array的相关知识,感兴趣的朋友一起看看吧
    2022-02-02
  • 深入解析Python中filter函数的使用

    深入解析Python中filter函数的使用

    在Python中,filter函数是一种内置的高阶函数,它能够接受一个函数和一个迭代器,然后返回一个新的迭代器,本文主要来介绍一下Python中filter函数的具体用法,需要的可以参考一下
    2023-07-07
  • Python pyinotify日志监控系统处理日志的方法

    Python pyinotify日志监控系统处理日志的方法

    这篇文章主要介绍了Python pyinotify日志监控系统处理日志的方法,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
    2018-03-03

最新评论