小强学Python+OpenCV之－1.4.2裁剪

小强学Python+OpenCV之－1.4.2裁剪

问题引入：如果一幅图像中，你只对其中的一部分感兴趣(ROI（region of interest）)。那么，如何将这部分ROI提取出来，丢掉其它部分呢？利用裁剪。

目标

本节看似是要完成对图像的裁剪，但我们裁剪图像用到的方法是，numpy的切片功能。所以本节的目标实际是要熟练掌握numpy的数组切片功能。

实例

# 导入库
import cv2
import argparse

# 构造参数解析器
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", required=True, help="Path to the image")
args = vars(ap.parse_args())

# 加载图像并显示
image = cv2.imread(args["image"])
cv2.imshow("Original", image)

# 第一次尝试把嘴的部位裁剪出来
mouth = image[85:250, 85:220]
cv2.imshow("Mouth1", mouth)
cv2.waitKey(0)

# 第二次尝试把嘴的部位裁剪出来
mouth = image[85:350, 285:420]
cv2.imshow("Mouth2", mouth)
cv2.waitKey(0)

# 第三次尝试把嘴的部位裁剪出来
mouth = image[85:250, 85:220]
cv2.imshow("Mouth3", mouth)
cv2.waitKey(0)

第一次裁剪结果：

第二次裁剪结果：

第三次裁剪结果：

我们经过了三次尝试之后，终于把我们想要的区域裁剪出来。
这种笨方法实在是不能忍受，后面，我们会想办法把我们想要的区域自动裁剪出来。这是我们的目标。

但当下，我们先来了解一下ROI是怎么裁剪出来的。
看关键语句：

mouth = image[85:250, 85:220]

看上去，numpy的数组切片只需要提供高度区间和宽度区间即可。事实上也确实是这样。
上面的语句表示提取矩形区域（左上角坐标(85,85)，右下角坐标(220,250)）的图像。

总结

OK。就是这么简单，唯一需要注意的是，numpy表示的图像，高度（y坐标）在前，宽度（x坐标）在后。

关于切片操作，推荐博客：廖雪峰－Python教程－切片