在做圖像數(shù)據(jù)標注時,很難一次就做到精準標注,如果目標比較小,即使微調(diào)也難以做到精準,所以就需要另外一個窗口對標注區(qū)域進行局部放大以方便微調(diào),這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于python+opencv實現(xiàn)論文插圖局部放大并拼接效果的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下

前言

在制作論文插圖時，有時要求將圖片的局部放大來展示細節(jié)內(nèi)容，同時將放大圖拼接在原圖上以方便觀察對比。

當然直接利用電腦自帶的畫圖軟件或者別的軟件也可以很方便地實現(xiàn)，但是如果碰到多個算法處理一張圖片后多張圖片進行對比就不太方便了，這里主要貼一下 python 代碼的實現(xiàn)。

cv2.rectangle() 函數(shù)

cv2.rectangle(img, pt1, pt2, color, thickness ) 功能是在圖片上畫一個矩形框，沒有返回值。

參數(shù)列表：
img：圖片
pt1：長方形框左上角坐標
pt2：長方形框右下角坐標
color：字體顏色
thickness：字體粗細

示例

import cv2

image = cv2.imread('F://test.png')
pt1 = (10, 190)  # 長方形框左上角坐標
pt2 = (160, 270)  # 長方形框右下角坐標 
cv2.rectangle(image, pt1, pt2, (255, 0, 0), 5)
cv2.imshow('demo', image)

cv2.resize() 函數(shù)

cv2.resize(src, dsize) 功能是將圖片縮放為指定大小，返回值是改變后的圖片。

參數(shù)列表：
src：輸入圖片
dsize：輸出圖片的尺寸

示例

import cv2

image = cv2.imread('F://test.png')
h, w = image.shape[0:2]
print(f'原來圖片的大?。簕w}×{h}')

image = cv2.resize(image, (150, 300))
h, w = image.shape[0:2]
print(f'縮小后圖片的大小：{w}×{h}')

np.hstack() 和 np.vstack() 函數(shù)

np.hstack((img1, img2, ···)) 和 np.vstack((img1, img2·, ···))。np.hstack() 和 np.vstack() 是 numpy 提供的兩個矩陣拼接函數(shù)，顧名思義 np.hstack() 是水平方向拼接，np.vstack() 是垂直方向拼接。

參數(shù)列表：
img1：第一個圖片
img2：第二個圖片
imgn：第 n 個圖片
要求：輸入圖片的行數(shù)或者列數(shù)相同

示例

import cv2
import numpy as np

image1 = cv2.imread('F://test.png')
image2 = cv2.resize(image1, (150, 300))
image3 = cv2.resize(image1, (550, 410))

image = np.hstack((image1, image2))
image = np.vstack((image, image3))

cv2.imshow('demo', image)

實現(xiàn)局部框定放大拼接

import cv2
import numpy as np

image = cv2.imread('F://test.png')
# 第一個局部放大圖
pt1 = (150, 70)  # 長方形框左上角坐標
pt2 = (250, 130)  # 長方形框右下角坐標
cv2.rectangle(image, pt1, pt2, (0, 0, 255), 2)
patch1 = image[70:130, 150:250, :]
patch1 = cv2.resize(patch1, (200, 120))
# 第二個局部放大圖
pt1 = (265, 70)  # 長方形框左上角坐標
pt2 = (365, 130)  # 長方形框右下角坐標
cv2.rectangle(image, pt1, pt2, (0, 255, 0), 2)
patch2 = image[70:130, 265:365, :]
patch2 = cv2.resize(patch2, (200, 120))
# 拼接
patch = np.hstack((patch1, patch2))
image = np.vstack((image, patch))
cv2.imshow('demo', image)
cv2.imwrite('F://test_result.png', image)