Python实现从高分辨图像上抠取图像块的完整攻略包含以下步骤:
1. 安装必要的库
在python中使用Pillow(Python Imaging Library)库来处理图像。可以使用pip命令来安装该库,命令如下:
pip install pillow
2. 加载要处理的图像
使用Pillow的Image打开图像,然后转换为numpy数组来处理。示例代码如下:
from PIL import Image
import numpy as np
im = Image.open('test.png')
im_arr = np.array(im)
可以把“test.png”替换成自己的图像路径。
3. 抠取图像块
首先,定义一个函数来抠取图像块。示例代码如下:
def crop_image(image, crop_size, stride):
'''
image: 要抠取的图像
crop_size: 图像块大小,如(256, 256)
stride: 步长,即每个图像块之间的距离
'''
h, w = image.shape[0], image.shape[1] # 获取图像的高度和宽度
crop_h, crop_w = crop_size[0], crop_size[1] # 获取图像块的高度和宽度
patches = []
for left in range(0, w - crop_w + 1, stride):
for top in range(0, h - crop_h + 1, stride):
right, bottom = left + crop_w, top + crop_h
patch = image[top:bottom, left:right, :]
patches.append(patch)
return patches
该函数将返回一个由图像块组成的列表。
然后,使用该函数抠取图像块。示例代码如下:
crop_size = (256, 256) # 设置图像块的大小
stride = 128 # 设置步长
patches = crop_image(im_arr, crop_size, stride) # 获取图像块列表
上述示例代码中,我们将图像块大小设置为(256, 256),而步长设置为128。这意味着我们每128个像素抠取一个大小为256 x 256的图像块。
4. 保存图像块
使用Pillow将numpy数组保存为图像。示例代码如下:
for i, patch in enumerate(patches):
im_patch = Image.fromarray(patch)
im_patch.save(f'patch_{i}.png')
该代码将列表中的每个图像块保存为一个单独的PNG图像文件。
示例一
将上述代码保存为一个.py文件,并在控制台中运行脚本。在与.py文件同级的目录中创建一个名为“test.png”的图像,然后运行脚本。脚本将使用给定的参数抠取图像块,并将其保存为单独的PNG图像文件。
示例二
我们还可以在OpenCV中使用该方法。示例代码如下:
import cv2
img = cv2.imread('test.png')
patches = crop_image(img, crop_size=(256, 256), stride=128)
for i, patch in enumerate(patches):
cv2.imwrite(f'patch_{i}.png', patch)
在此示例中,我们使用OpenCV加载图像。然后,我们使用上述定义的crop_image函数抠取图像块,并使用OpenCV将每个图像块保存为PNG文件。
本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:python 实现从高分辨图像上抠取图像块 - Python技术站