如何使用Numpy模块裁剪图片

使用Numpy模块裁剪图片的完整攻略如下：

1. 导入Numpy和OpenCV模块

首先需要导入Numpy和OpenCV模块，Numpy是Python科学计算的基础模块，用于处理数组的高效算法，而OpenCV则是计算机视觉领域的重要模块，提供了很多图像处理的函数和工具。

import numpy as np  
import cv2    

2. 读入图片

读入要裁剪的图片，使用OpenCV模块中的imread函数即可：

img = cv2.imread('image.jpg')

3. 裁剪图片

使用Numpy模块来裁剪图片，需要使用数组切片的方法，即使用[start:end, start:end]来选取图片的一部分。start表示选取的起始点，end表示选取的结束点，可以使用负数来表示倒序选取。例如，要选取图片的中心部分，可以使用下面的代码：

h, w = img.shape[:2]  
start_row, end_row = int(h*0.25), int(h*0.75)  
start_col, end_col = int(w*0.25), int(w*0.75)  
cropped_img = img[start_row:end_row, start_col:end_col]  

这段代码中，首先使用shape函数获取图片的高度和宽度，然后计算出需要裁剪的起始点和结束点，最后使用数组切片选取图片的中央部分。需要注意的是，切片时需要使用整数来表示起始点和结束点。

4. 显示结果

将裁剪后的图片显示出来，可以使用OpenCV中的imshow函数：

cv2.imshow('Cropped image',cropped_img)  
cv2.waitKey(0)  
cv2.destroyAllWindows()  

这段代码中，imshow函数用于显示图片，第一个参数为图片的标题，第二个参数为图片数据。waitKey函数用于等待用户的操作，0表示无限等待，直到用户按下任意键。最后使用destroyAllWindows函数来关闭所有图像窗口。

示例1

下面是一个将图片裁剪为正方形的示例：

img = cv2.imread('image.jpg')
h, w = img.shape[:2]
min_side = min(h, w)
start_row = int(h / 2 - min_side / 2)
end_row = int(h / 2 + min_side / 2)
start_col = int(w / 2 - min_side / 2)
end_col = int(w / 2 + min_side / 2)
cropped_img = img[start_row:end_row, start_col:end_col]  

cv2.imshow('Cropped image',cropped_img)  
cv2.waitKey(0)  
cv2.destroyAllWindows()  

在这个示例中，首先获取图片的高度和宽度，然后找到较小的那一边，计算出需要裁剪的起始点和结束点，最后使用数组切片选取图片的正方形部分。

示例2

下面是一个将图片分成四个部分的示例：

img = cv2.imread('image.jpg')
h, w = img.shape[:2]
crop_h = int(h / 2)
crop_w = int(w / 2)

cropped_img_1 = img[:crop_h, :crop_w]
cropped_img_2 = img[:crop_h, crop_w:]
cropped_img_3 = img[crop_h:, :crop_w]
cropped_img_4 = img[crop_h:, crop_w:]

cv2.imshow('Cropped image 1',cropped_img_1)
cv2.imshow('Cropped image 2',cropped_img_2)
cv2.imshow('Cropped image 3',cropped_img_3)
cv2.imshow('Cropped image 4',cropped_img_4)
cv2.waitKey(0)  
cv2.destroyAllWindows()  

在这个示例中，首先获取图片的高度和宽度，然后按照图片的中心分为四个部分，计算出每个部分的起始点和结束点，最后使用数组切片选取每个部分的图片。最后将四个部分的图片显示出来，可以使用四个imshow函数。