Python截取图片区域并保存03

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Python + OpenCV图片基本操作02

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前言

一、获取感兴趣图片坐标

二、剪切图片坐标区域并保存图片

总结

前言

提供一张图片，如何截剪其中的某一部分的区域？

我的思路是分两步：

1. 找到要裁剪区域的坐标

2. 根据图片坐标进行剪切，并保存

一、获取感兴趣图片坐标

import cv2
from PIL import Image


def getCoordinate(img):
    rectangle = []
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)        # 灰度图
    ret, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY|cv2.THRESH_OTSU)    # 二值化

    element3 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (8, 8))    # 设置膨胀和腐蚀操作
    dilation = cv2.dilate(binary, element3, iterations=1)   # 膨胀一次，让轮廓突出
    contours, hierarchy = cv2.findContours(dilation, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1)  # 检测轮廓
    cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 3)  # 参数值为1， 给contours[1]绘制轮廓。 -1: 给所有的contours绘制轮廓
    cv2.imshow("img", img)
    cv2.waitKey()

    for contour in contours:
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
        rectangle.append((x, y, x + w, y + h))
    print(f'rectangle: {rectangle}')
    return rectangle


if __name__ == '__main__':
    imgPath = 'D:\\img.bmp'
    img = cv2.imread(imgPath)
    # 保存
    getCoordinate(img)

二、剪切图片坐标区域并保存图片

import cv2
from PIL import Image


def savePic(rectangle):
    for i in range(len(rectangle)):
        imgPath = "D:\\PythonWork\\Contour\\Photos\\" + str(i+1) + ".PNG"  #notes: 图片的扩展名要一致
        im = Image.open(defaultImgPath)
        im = im.crop(rectangle[i])  # 对图片进行切割 im.crop(top_x, top_y, bottom_x, bottom_y)
        im.save(imgPath)


if __name__ == '__main__':
    defaultImgPath = 'D:\\test.PNG'
    img = cv2.imread(defaultImgPath)
    # 保存图片，getCoordinate()可以查看上一步中的源码
    coordinateValue = getCoordinate(img)
    savePic(coordinateValue)

1. getCoordinate()可以查看一、获取感兴趣图片坐标中的源码

2. 如果指定某一区域坐标，main主函数如下：

if __name__ == '__main__':
    rnt = [(46, 28, 101, 61)]
    savePic(rnt)

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总结

1. cv2.COLOR_BGR2GRAY 将BGR格式转换成灰度图片     灰度图片并不是指常规意义上的黑白图片，只用看是不是无符号八位整型（unit8）

2. ret,dst = cv2.threshold(src,thresh,maxval,type)    #返回的第一个参数为阈值，第二个为结果图像

3. cv2.threshold(dilation, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY)    #二值化     将灰度图dilation中灰度值小于0的点置0，灰度值大于255的点置255

4. cv2.getStructuringElement(shape, ksize)     

cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (8, 8))     #设置膨胀和腐蚀操作的核函数

cv2.MORPH_RECT: 矩形结构元素，所有元素值都是1       ksize：代表形状元素的大小

5. cv2.dilate(binary, element3, iterations=1)    #膨胀一次，让轮廓突出

6. cv2.findContours()函数接受的参数为二值图，即黑白的（不是灰度图），所以读取的图像要先转成灰度的，再转成二值图

cv2.findContours(dilation, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1)    #查找轮廓  

cv2.RETR_EXTERNAL 表示只检测外轮廓     

cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1，CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS 使用teh-Chinl chain 近似算法   

cv2.findContours()函数返回两个值，一个是轮廓本身，还有一个是每条轮廓对应的属性。

contours返回值：cv2.findContours()函数首先返回一个list，list中每个元素都是图像中的一个轮廓，用numpy中的ndarray表示。可以通过len(contours)知道返回的轮廓。

7. cv2.boundingRect(contour)：矩形边框（Bounding Rectangle）是说，用一个最小的矩形，把找到的形状包起来。