Cách cắt hình ảnh trong OpenCV bằng Python

Làm cách nào tôi có thể cắt hình ảnh, giống như tôi đã thực hiện trước đây trong PIL, bằng cách sử dụng OpenCV.

Ví dụ hoạt động trên PIL

im = Image.open('0.png').convert('L')
im = im.crop((1, 1, 98, 33))
im.save('_0.png')

Nhưng làm thế nào tôi có thể làm điều đó trên OpenCV?

Đây là những gì tôi đã cố gắng:

im = cv.imread('0.png', cv.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE)
(thresh, im_bw) = cv.threshold(im, 128, 255, cv.THRESH_OTSU)
im = cv.getRectSubPix(im_bw, (98, 33), (1, 1))
cv.imshow('Img', im)
cv.waitKey(0)

Nhưng nó không hoạt động.

Tôi nghĩ rằng tôi sử dụng không chính xác getRectSubPix. Nếu đây là trường hợp, xin vui lòng giải thích làm thế nào tôi có thể sử dụng chính xác chức năng này.

Nó rất đơn giản. Sử dụng numpy cắt.

import cv2
img = cv2.imread("lenna.png")
crop_img = img[y:y+h, x:x+w]
cv2.imshow("cropped", crop_img)
cv2.waitKey(0)

tôi đã có câu hỏi này và tìm thấy một câu trả lời khác ở đây: sao chép khu vực quan tâm

Nếu chúng ta coi (0,0) là góc trên cùng bên trái của hình ảnh được gọi imvới hướng từ trái sang phải là hướng x và từ trên xuống dưới là hướng y. và chúng ta có (x1, y1) là đỉnh trên cùng bên trái và (x2, y2) là đỉnh dưới cùng bên phải của một vùng hình chữ nhật trong hình ảnh đó, sau đó:

roi = im[y1:y2, x1:x2]

đây là một nguồn tài nguyên toàn diện về lập chỉ mục và cắt mảng numpy có thể cho bạn biết thêm về những thứ như cắt xén một phần của hình ảnh. hình ảnh sẽ được lưu trữ dưới dạng một mảng numpy trong opencv2.

:)

Lưu ý rằng, hình ảnh cắt không tạo ra một bản sao của cropped imagenhưng tạo pointercho roi. Nếu bạn đang tải quá nhiều hình ảnh, cắt xén các phần có liên quan của hình ảnh bằng cách cắt, sau đó thêm vào danh sách, đây có thể là một sự lãng phí bộ nhớ rất lớn.

Giả sử bạn tải N hình ảnh mỗi >1MPvà bạn chỉ cần 100x100khu vực từ góc trên bên trái.

Slicing:

X = []
for i in range(N):
    im = imread('image_i')
    X.append(im[0:100,0:100]) # This will keep all N images in the memory. 
                              # Because they are still used.

Ngoài ra, bạn có thể sao chép phần có liên quan bằng cách .copy(), vì vậy trình thu gom rác sẽ loại bỏ im.

X = []
for i in range(N):
    im = imread('image_i')
    X.append(im[0:100,0:100].copy()) # This will keep only the crops in the memory. 
                                     # im's will be deleted by gc.

Sau khi tìm hiểu điều này, tôi nhận ra một trong những bình luận của user1270710 đã đề cập đến điều đó nhưng tôi đã mất khá nhiều thời gian để tìm hiểu (ví dụ, gỡ lỗi, v.v.). Vì vậy, tôi nghĩ rằng nó đáng được đề cập.

mã này cắt một hình ảnh từ vị trí x = 0, y = 0 đến h = 100, w = 200

import numpy as np
import cv2

image = cv2.imread('download.jpg')
y=0
x=0
h=100
w=200
crop = image[y:y+h, x:x+w]
cv2.imshow('Image', crop)
cv2.waitKey(0) 

Dưới đây là cách để cắt một hình ảnh.

image_path: Đường dẫn đến hình ảnh cần chỉnh sửa

coords: Một tuple của tọa độ x / y (x1, y1, x2, y2) [mở hình ảnh trong mspaint và kiểm tra "thước đo" trong tab xem để xem tọa độ]

yet_location : Đường dẫn để lưu hình ảnh đã cắt

from PIL import Image
    def crop(image_path, coords, saved_location:
        image_obj = Image.open("Path of the image to be cropped")
            cropped_image = image_obj.crop(coords)
            cropped_image.save(saved_location)
            cropped_image.show()


if __name__ == '__main__':
    image = "image.jpg"
    crop(image, (100, 210, 710,380 ), 'cropped.jpg')

Cây trồng mạnh mẽ với chức năng biên giới sao chép opencv:

def imcrop(img, bbox):
   x1, y1, x2, y2 = bbox
   if x1 < 0 or y1 < 0 or x2 > img.shape[1] or y2 > img.shape[0]:
        img, x1, x2, y1, y2 = pad_img_to_fit_bbox(img, x1, x2, y1, y2)
   return img[y1:y2, x1:x2, :]

def pad_img_to_fit_bbox(img, x1, x2, y1, y2):
    img = cv2.copyMakeBorder(img, - min(0, y1), max(y2 - img.shape[0], 0),
                            -min(0, x1), max(x2 - img.shape[1], 0),cv2.BORDER_REPLICATE)
   y2 += -min(0, y1)
   y1 += -min(0, y1)
   x2 += -min(0, x1)
   x1 += -min(0, x1)
   return img, x1, x2, y1, y2

Đây là một số mã cho imcrop mạnh mẽ hơn (giống như trong matlab)

def imcrop(img, bbox): 
    x1,y1,x2,y2 = bbox
    if x1 < 0 or y1 < 0 or x2 > img.shape[1] or y2 > img.shape[0]:
        img, x1, x2, y1, y2 = pad_img_to_fit_bbox(img, x1, x2, y1, y2)
    return img[y1:y2, x1:x2, :]

def pad_img_to_fit_bbox(img, x1, x2, y1, y2):
    img = np.pad(img, ((np.abs(np.minimum(0, y1)), np.maximum(y2 - img.shape[0], 0)),
               (np.abs(np.minimum(0, x1)), np.maximum(x2 - img.shape[1], 0)), (0,0)), mode="constant")
    y1 += np.abs(np.minimum(0, y1))
    y2 += np.abs(np.minimum(0, y1))
    x1 += np.abs(np.minimum(0, x1))
    x2 += np.abs(np.minimum(0, x1))
    return img, x1, x2, y1, y2

Ngoài ra, bạn có thể sử dụng tenorflow cho crop và openCV để tạo một mảng từ hình ảnh.

import cv2
img = cv2.imread('YOURIMAGE.png')

Bây giờ imglà một mảng hình ảnh (imageheight, hình ảnh, 3). Cắt mảng với tenorflow:

import tensorflow as tf
offset_height=0
offset_width=0
target_height=500
target_width=500
x = tf.image.crop_to_bounding_box(
    img, offset_height, offset_width, target_height, target_width
)

Lắp lại hình ảnh với tf.keras, vì vậy chúng tôi có thể xem nó nếu nó hoạt động:

tf.keras.preprocessing.image.array_to_img(
    x, data_format=None, scale=True, dtype=None
)

Điều này in ra pic trong một máy tính xách tay (được thử nghiệm trong Google Colab).

Toàn bộ mã với nhau:

import cv2
img = cv2.imread('YOURIMAGE.png')

import tensorflow as tf
offset_height=0
offset_width=0
target_height=500
target_width=500
x = tf.image.crop_to_bounding_box(
    img, offset_height, offset_width, target_height, target_width
)

tf.keras.preprocessing.image.array_to_img(
    x, data_format=None, scale=True, dtype=None
)