python opencv實(shí)現(xiàn)目標(biāo)區(qū)域裁剪功能
這個(gè)任務(wù)是自己在項(xiàng)目中數(shù)據(jù)處理的一部分內(nèi)容，待處理的圖片如下所示：
我需要將目標(biāo)區(qū)域給裁剪出來(lái)，要不然在后期訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候整幅圖像過(guò)大，且目標(biāo)區(qū)域過(guò)小，得到結(jié)果不好，還會(huì)加劇計(jì)算量。在網(wǎng)上找了各個(gè)大佬的博客看，沒(méi)找到合適的，便自己動(dòng)手寫(xiě)了，順便自己的小破站剛搭建起來(lái)，記錄一下自己的思路。
思路
去尋找目標(biāo)區(qū)域的最左邊，最右邊，最上面和最下面的像素點(diǎn)，取到坐標(biāo)信息以后用CV2的裁剪一下就可以實(shí)現(xiàn)了。
#難點(diǎn)
數(shù)據(jù)總共是11952張圖片，每張圖片是1024*768大小的，依次去遍歷的話擔(dān)心太費(fèi)時(shí)間了，結(jié)果還好，圖像中黑色的像素點(diǎn)值為0，計(jì)算量比想象的要小很多
#代碼
import cv2 """ 使用OpenCV截取圖片 """ 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): """ 所截區(qū)域圖片保存 :param path: 圖片路徑 :param left: 區(qū)塊左上角位置的像素點(diǎn)離圖片左邊界的距離 :param upper：區(qū)塊左上角位置的像素點(diǎn)離圖片上邊界的距離 :param right：區(qū)塊右下角位置的像素點(diǎn)離圖片左邊界的距離 :param lower：區(qū)塊右下角位置的像素點(diǎn)離圖片上邊界的距離 故需滿足：lower > upper、right > left :param save_path: 所截圖片保存位置 """ img = cv2.imread(path) # 打開(kāi)圖像 cropped = img[upper:lower, left:right] # 保存截取的圖片 cv2.imwrite(save_path, cropped) if __name__ == '__main__': root_path = r'原圖片的路徑' save_path = r'裁剪后的圖片保存的路徑' 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)
結(jié)果
裁剪后的圖像如下
到此這篇關(guān)于python opencv實(shí)現(xiàn)目標(biāo)區(qū)域裁剪功能的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python opencv區(qū)域裁剪內(nèi)容請(qǐng)搜索本站以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持本站！
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