下面我将为你详细讲解“Python通过OpenCV实现图片裁剪原理解析”的完整攻略。
一、前言
在进行图片处理中,图片裁剪是一项很基础的操作,也是一项非常常见的操作。Python作为一门语言,拥有着大量的优秀的库,其中OpenCV就是一款广泛应用于图片处理的库。本文将通过OpenCV实现图片裁剪,首先我们需要了解裁剪的原理。
二、原理解析
图片裁剪是一种从图片中截取一定区域的方法。在OpenCV中,利用cv2.imread()
和cv2.imwrite()
方法可以读取图片和保存图片,其中图片是以numpy.array
二维数组的形式进行处理的,我们可以直接对数组进行操作实现图片的裁剪。
图片裁剪的原理是通过对图片的像素点进行处理来截取需要的部分。对于一张图片,我们可以通过以下步骤来实现图片裁剪的过程:
- 获取图片的尺寸
- 计算图片需要裁剪的坐标范围
- 利用裁剪坐标范围来对原始图片进行切片,截取需要的部分
- 保存裁剪后的图片
了解了原理,接下来,我们就可以开始实现“Python通过OpenCV实现图片裁剪”的具体步骤了。
三、具体步骤
下面,我们将通过Python代码和图片示例来演示如何利用OpenCV实现图片的裁剪。
示例1:截取图片中心,默认长宽相同
import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread('test.jpg')
# 获取图片尺寸
height, width = img.shape[:2]
# 按照长宽中较小的一边进行裁剪
if height < width:
x = 0
y = (width - height) // 2
crop_size = height
else:
x = (height - width) // 2
y = 0
crop_size = width
# 对图片进行裁剪
crop_img = img[x: x + crop_size, y: y + crop_size]
# 保存裁剪后的图片
cv2.imwrite('test_crop.jpg', crop_img)
在该例中,我们通过读取test.jpg
图片,得到它的长和宽,然后通过计算得到裁剪矩形的左上角坐标和裁剪尺寸。最后利用切片方法完成对图片的裁剪,并将结果保存为test_crop.jpg
。
示例2:截取图片中心,长宽比例不相同
import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread('test.jpg')
# 获取图片尺寸
height, width = img.shape[:2]
# 设定裁剪比例
aspect_ratio = 4 / 3
# 按照长宽中较小的一边进行裁剪
if height < width:
new_height = int(width / aspect_ratio)
x = (height - new_height) // 2
y = 0
crop_size = new_height
else:
new_width = int(height * aspect_ratio)
x = 0
y = (width - new_width) // 2
crop_size = new_width
# 对图片进行裁剪
crop_img = img[x: x + crop_size, y: y + crop_size]
# 保存裁剪后的图片
cv2.imwrite('test_crop.jpg', crop_img)
在该例中,我们通过读取test.jpg
图片,得到它的长和宽, 然后按照设定的比例进行裁剪。最后利用切片方法完成对图片的裁剪,并将结果保存为test_crop.jpg
。
四、总结
通过Python中的OpenCV库,我们可以利用图片的二维数组进行裁剪操作。通过此文中的例子,相信大家对Python通过OpenCV实现图片裁剪,已经了解得比较清楚了。如果还有其他的问题,欢迎在下方留言,我会尽快回复。
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