Python?Opencv實(shí)現(xiàn)圖片切割處理
本文實(shí)例為大家分享了Python Opencv實(shí)現(xiàn)圖片的切割處理,供大家參考,具體內(nèi)容如下
Opencv對(duì)圖片的切割:
方法一:
import os from PIL import Image def splitimage(src, rownum, colnum, dstpath): ? ? img = Image.open(src) ? ? w, h = img.size ? ? if rownum <= h and colnum <= w: ? ? ? ? print('Original image info: %sx%s, %s, %s' % (w, h, img.format, img.mode)) ? ? ? ? print('開(kāi)始處理圖片切割, 請(qǐng)稍候...') ? ? ? ? s = os.path.split(src) ? ? ? ? if dstpath == '': ? ? ? ? ? ? dstpath = s[0] ? ? ? ? fn = s[1].split('.') ? ? ? ? basename = fn[0] ? ? ? ? ext = fn[-1] ? ? ? ? num = 0 ? ? ? ? rowheight = h // rownum ? ? ? ? colwidth = w // colnum ? ? ? ? for r in range(rownum): ? ? ? ? ? ? for c in range(colnum): ? ? ? ? ? ? ? ? box = (c * colwidth, r * rowheight, (c + 1) * colwidth, (r + 1) * rowheight) ? ? ? ? ? ? ? ? img.crop(box).save(os.path.join(dstpath, basename + '_' + str(num) + '.' + ext), ext) ? ? ? ? ? ? ? ? num = num + 1 ? ? ? ? print('圖片切割完畢,共生成 %s 張小圖片。' % num) ? ? else: ? ? ? ? print('不合法的行列切割參數(shù)!') src = input('請(qǐng)輸入圖片文件路徑:') if os.path.isfile(src): ? ? dstpath = input('請(qǐng)輸入圖片輸出目錄(不輸入路徑則表示使用源圖片所在目錄):') ? ? if (dstpath == '') or os.path.exists(dstpath): ? ? ? ? row = int(input('請(qǐng)輸入切割行數(shù):')) ? ? ? ? col = int(input('請(qǐng)輸入切割列數(shù):')) ? ? ? ? if row > 0 and col > 0: ? ? ? ? ? ? splitimage(src, row, col, dstpath) ? ? ? ? else: ? ? ? ? ? ? print('無(wú)效的行列切割參數(shù)!') ? ? else: ? ? ? ? print('圖片輸出目錄 %s 不存在!' % dstpath) else: ? ? print('圖片文件 %s 不存在!' % src)
方法二:
# coding=utf-8 import numpy as np import cv2 from PIL import Image image = cv2.imread("../staticimg/oldimg_04.jpg") b ?= np.array([[0,248], ?[512,254], [512,512],[0,512]], dtype = np.int32) c ?= np.array([[0,0], ?[512,0], [512,254],[0,248]], dtype = np.int32) roi_t = [] roi_c = [] for i in range(4): ? ? roi_t.append(b[i]) ? ? roi_c.append(c[i]) roi_t = np.asarray(roi_t) roi_t = np.expand_dims(roi_t, axis=0) im = np.zeros(image.shape[:2], dtype="uint8") cv2.polylines(im, roi_t, 1, 255) cv2.fillPoly(im, roi_t, 255) roi_c = np.asarray(roi_c) roi_c = np.expand_dims(roi_c, axis=0) imc = np.zeros(image.shape[:2], dtype="uint8") cv2.polylines(imc, roi_c, 1, 255) cv2.fillPoly(imc, roi_c, 255) mask = im maskc = imc maskedtop = cv2.bitwise_and(image,image,mask=mask) maskedbody = cv2.bitwise_and(image,image,mask=maskc) imp = Image.fromarray(image) arraytop = np.zeros((maskedtop.shape[0], maskedtop.shape[1], 4), np.uint8) arraybody = np.zeros((maskedbody.shape[0], maskedbody.shape[1], 4), np.uint8) arraytop[:, :, 0:3] = maskedtop arraybody[:, :, 0:3] = maskedbody arraytop[:, :, 3] = 0 arraytop[:,:,3][np.where(arraytop[:,:,0]>2)]=255 arraytop[:,:,3][np.where(arraytop[:,:,1]>2)]=255 arraytop[:,:,3][np.where(arraytop[:,:,2]>2)]=255 print(arraytop.max()) image_1 = Image.fromarray(arraytop) image_1.save("666.jpg","PNG") arraybody[:, :, 3] = 0 arraybody[:,:,3][np.where(arraybody[:,:,0]>2)]=255 arraybody[:,:,3][np.where(arraybody[:,:,1]>2)]=255 arraybody[:,:,3][np.where(arraybody[:,:,2]>2)]=255 print(arraybody.max()) image_2 = Image.fromarray(arraybody) image_2.save("888.jpg","PNG") # cv2.imwrite("333.jpg",maskedtop) # cv2.imwrite("222.jpg",maskedbody) # --------------------- # def cut_img(image, array_points,array_points2): # ? ? b = np.array(array_points, dtype=np.int32) # ? ? c = np.array(array_points2, dtype=np.int32) # # ? ? roi_t = [] # ? ? roi_c = [] # ? ? for i in range(2): # ? ? ? ? roi_t.append(b[i]) # ? ? ? ? roi_c.append(c[i]) # # ? ? roi_t = np.asarray(roi_t) # ? ? roi_t = np.expand_dims(roi_t, axis=0) # ? ? im = np.zeros(image.shape[:2], dtype="uint8") # ? ? cv2.polylines(im, roi_t, 1, 255) # ? ? cv2.fillPoly(im, roi_t, 255) # # ? ? roi_c = np.asarray(roi_c) # ? ? roi_c = np.expand_dims(roi_c, axis=0) # ? ? imc = np.zeros(image.shape[:2], dtype="uint8") # ? ? cv2.polylines(imc, roi_c, 1, 255) # ? ? cv2.fillPoly(imc, roi_c, 255) # ? ? mask = im # ? ? maskc = imc # ? ? kk = cv2.bitwise_and(image,image,mask=mask) # ? ? kkc = cv2.bitwise_and(image,image,mask=maskc) # ? ? cv2.imwrite("333.jpg",kk) # ? ? cv2.imwrite("222.jpg",kkc) # ? ? return cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask)
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