這個任務是自己在專案中資料處理的一部分內容，待處理的圖片如下所示：
我需要將目標區域給裁剪出來，要不然在后期訓練網路的時候整幅影像過大，且目標區域過小，得到結果不好，還會加劇計算量，在網上找了各個大佬的博客看，沒找到合適的，便自己動手寫了，順便自己的小破站剛搭建起來，記錄一下自己的思路，
思路
去尋找目標區域的最左邊，最右邊，最上面和最下面的像素點，取到坐標資訊以后用CV2的裁剪一下就可以實作了，
#難點
資料總共是11952張圖片，每張圖片是1024*768大小的，依次去遍歷的話擔心太費時間了，結果還好，影像中黑色的像素點值為0，計算量比想象的要小很多
#代碼
import cv2
"""
使用OpenCV截取圖片
"""
def search(path):
left = 1024
right = 0
upper = 768
lower = 0
img = cv2.imread(path)[:,:,0]
# print(img.shape)
for i in range(768):
for j in range(1024):
if img[i,j] != 0 :
# print(img[i,j])
left = min(j,left)
right = max(j,right)
lower = max(i,lower)
upper = min(i,upper)
return (left,upper,right,lower)
def image_cut_save(path, left, upper, right, lower, save_path):
"""
所截區域圖片保存
:param path: 圖片路徑
:param left: 區塊左上角位置的像素點離圖片左邊界的距離
:param upper：區塊左上角位置的像素點離圖片上邊界的距離
:param right：區塊右下角位置的像素點離圖片左邊界的距離
:param lower：區塊右下角位置的像素點離圖片上邊界的距離
故需滿足：lower > upper、right > left
:param save_path: 所截圖片保存位置
"""
img = cv2.imread(path) # 打開影像
cropped = img[upper:lower, left:right]
# 保存截取的圖片
cv2.imwrite(save_path, cropped)
if __name__ == '__main__':
root_path = r'原圖片的路徑'
save_path = r'裁剪后的圖片保存的路徑'
images = os.listdir(root_path)
for image in images:
# print(image)
pic_path = os.path.join(root_path,image)
# print(pic_path)
pic_save_dir_path = os.path.join(save_path,image)
print(pic_save_dir_path)
left, upper, right, lower = search(pic_path)
# show_cut(pic_path, left, upper, right, lower)
image_cut_save(pic_path, left, upper, right, lower, pic_save_dir_path)
結果
裁剪后的影像如下
轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/qita/291172.html
標籤：AI