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)
以上就是本文的全部?jī)?nèi)容,希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。
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