python随机在一张图像上截取任意大小图片的方法

下面是“Python随机在一张图像上截取任意大小图片的方法”的完整攻略。

一、背景

在进行图像处理时，经常需要从原始图像中截取一部分图像进行进一步处理或者分析，但是不同的应用场景对于截取的方式以及截取的大小等参数都会有所不同。本文主要介绍如何使用Python随机截取一张图像上的任意大小的子图。

二、方法

2.1 Pillow库实现方法

Pillow是Python中使用最广泛的图像处理库之一，利用其提供的方法可以很方便地对图像进行处理。

以下是使用Pillow库实现随机截取图片的完整代码。

from PIL import Image
import random

def random_crop_img(img_path, crop_size):
    #打开图片
    img = Image.open(img_path)

    #获取图片的宽度和高度
    width, height = img.size

    #计算截取的范围
    left = random.randint(0, width - crop_size[0])
    upper = random.randint(0, height - crop_size[1])
    right = left + crop_size[0]
    lower = upper + crop_size[1]

    #使用crop方法截取图片
    crop_img = img.crop((left, upper, right, lower))

    #返回截取的图片
    return crop_img

其中，img_path是原始图片的路径，crop_size是截取的大小，使用元组形式表示。

对于上述方法，需要注意以下几点：

1. 使用生成器实现批量截取多张不同大小的子图。
2. 在计算截取范围时要注意图片边界情况的处理，确保截取出的子图大小是与设定要求一致的。

2.2 OpenCV库实现方法

OpenCV是另一款强大的图像处理库，同样可以实现随机截取图片的功能。

以下是使用OpenCV库实现随机截取图片的完整代码。

import cv2
import random

def random_crop_img(img_path, crop_size):
    #读取图片
    img = cv2.imread(img_path)

    #获取图片宽度和高度
    height, width = img.shape[:2]

    #计算截取的范围
    left = random.randint(0, width - crop_size[0])
    upper = random.randint(0, height - crop_size[1])
    right = left + crop_size[0]
    lower = upper + crop_size[1]

    #使用numpy的切片方式截取图片
    crop_img = img[upper:lower,left:right]

    #返回截取的图片
    return crop_img

截取的方式与Pillow实现方法有所不同，OpenCV利用numpy的切片方式截取图片。

三、示例说明

以下是使用上述2中方法截取随机子图的示例代码：

#使用Pillow库随机截取图片
img_path = 'test.jpg'
crop_size = (100, 100)

crop_img = random_crop_img(img_path, crop_size)
crop_img.save('crop_by_Pillow.jpg')

#使用OpenCV库随机截取图片
img_path = 'test.jpg'
crop_size = (100, 100)

crop_img = random_crop_img(img_path, crop_size)
cv2.imwrite('crop_by_OpenCV.jpg', crop_img)

以上示例中，将原始图片文件放置于当前目录下，并将其命名为test.jpg，在随机截取图片后，使用不同的库将截取的子图保存到指定文件中。

四、总结

本文简要介绍了如何使用Python随机截取一张图像上的任意大小的子图。在以上两种方法中，使用Pillow更加简单，而OpenCV的计算效率更高。根据具体需求和应用场景来选择合适的方法。