python3 實現對圖片進行局部切割的方法

先拿個圖片舉例子，比如說截取途中方框內的圖片：

# 導入相關的庫

from PIL import Image

# 打開一張圖

img = Image.open('test.jpg')

# 圖片尺寸

img_size = img.size

h = img_size[1] # 圖片高度

w = img_size[0] # 圖片寬度

x = 0.25 * w

y = 0.16 * h

w = 0.5 * w

h = 0.2 * h

# 開始截取

region = img.crop((x, y, x + w, y + h))

# 保存圖片

region.save("test.jpg")

最終結果：

以上這篇python3 實現對圖片進行局部切割的方法就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持我們。

時間： 2018-12-05

問題:我們需要在散沙一般的數據中提取出字符,分隔符不止一個,而且還有不少空格,比如: 原字符串如下: 'asd ff gg; asd , foo| og ' 我們需要刪除上面的,:|分隔符和多余空格,提取出: ['asd', 'ff', 'gg', 'asd', 'foo', 'og'] 這種一般用于處理日志或者網頁數據提取,一般而言,這種數據中需要的數據分布規律性不是太強,而且比較散. 處理結果如下: import re line = 'asd ff gg; asd , foo| og ' d

遇到這么個需求:把圖片按照定義的patchsize切塊,然后按照z軸順序疊放小塊,如下圖(僅考慮灰度圖像) 圖片im,設size為(h,w),patchsize為(ph,pw),則處理后大小(為簡化描述,假設可以整除)為(ph,pw,w*h/ph/pw). 為簡化描述,后面用h=300,w=300,ph=100,pw=100 為例,即處理后d=9. numpy.reshape 的文檔:點擊打開鏈接 特別注意第三個參數 order,其默認取值為 order='C',表示最后一個維度的元素在resh

復制代碼 代碼如下: import osfrom PIL import Image #批量剪切目錄下圖片for j in range(10,121):??? p = 'C:/'+str(j)+'/'?? #圖片目錄? #? print p??? a = os.listdir(p) for i in a:??????? path = p+i??????? print path??? #圖片名稱??????? try:??????????? f = Image.open(path)??? #

上一篇文章中,我們介紹了python實現圖片處理和特征提取詳解,這里我們再來看看Python通過OpenCV實現批量剪切圖片,具體如下. 做圖像處理需要大批量的修改圖片尺寸來做訓練樣本,為此本程序借助opencv來實現大批量的剪切圖片. import cv2 import os def cutimage(dir,suffix): for root,dirs,files in os.walk(dir): for file in files: filepath = os.path.join(root

如下所示: import cv2 # [1]導入OpenCv開源庫 import numpy as np image_path = "F:\\11111111111111111111111111111\\100000.jpg" srcImg = cv2.imread(image_path) # [2]將圖片加載到內存 cv2.namedWindow("[srcImg]", cv2.WINDOW_AUTOSIZE) # [3]創建顯示窗口 cv2.imshow(&qu

本文實例講述了Python使用matplotlib實現的圖像讀取.切割裁剪功能.分享給大家供大家參考,具體如下: # -*- coding:utf-8 -*- import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') import matplotlib.pylab as plt # 加載圖像 im = plt.imread("C:/4.png") print(im.shape) # (y軸像素點數, x軸像素點數,圖像通道數) def

改代碼是在windows 系統下 打開路徑和保存路徑換成自己的就可以啦~ import numpy as np import matplotlib import os def img_seg(dir): files = os.listdir(dir) for file in files: a, b = os.path.splitext(file) img = Image.open(os.path.join(dir + "\\" + file)) hight, width = img.s

1 獲取輪廓 OpenCV2獲取輪廓主要是用cv2.findContours import numpy as np import cv2 im = cv2.imread('test.jpg') imgray = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret,thresh = cv2.threshold(imgray,127,255,0) image, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_T

一.Canny檢測輪廓 在上一篇文章中有提到sobel邊緣檢測,并重寫了soble的C++代碼讓其與matlab中算法效果一致,而soble邊緣檢測是基于單一閾值的,我們不能兼顧到低閾值的豐富邊緣和高閾值時的邊緣缺失這兩個問題.而canny算子則很好的彌補了這一不足,從目前看來,canny邊緣檢測在做圖像輪廓提取方面是最優秀的邊緣檢測算法. canny邊緣檢測采用雙閾值值法,高閾值用來檢測圖像中重要的.顯著的線條.輪廓等,而低閾值用來保證不丟失細節部分,低閾值檢測出來的邊緣更豐富,但是很多邊緣并

概述: 本文講述如何在Python中用GDAL實現根據輸入矢量邊界對柵格數據的裁剪. 效果: 裁剪前 矢量邊界 裁剪后 實現代碼: # -*- coding: utf-8 -*- """ @author lzugis @date 2017-06-02 @brief 利用shp裁剪影像 """ from osgeo import gdal, gdalnumeric, ogr from PIL import Image, ImageDraw impo

接觸圖像領域的應該對于opencv都不會感到陌生,這個應該算是功能十分強勁的一個算法庫了,當然了,使用起來也是很方便的,之前使用Windows7的時候出現多該庫難以安裝成功的情況,現在這個問題就不存在了,需要安裝包的話可以去我的資源中下載使用,使用pip安裝方式十分地便捷. 今天主要是基于opencv模塊來調用筆記本的內置攝像頭,然后從視頻流中獲取到人臉的圖像數據用于之后的人臉識別項目,也就是為了構建可用的數據集.整個實現過程并不復雜,具體如下: #!usr/bin/env python #en

本文實例為大家分享了python openCV實現攝像頭獲取人臉圖片的具體代碼,供大家參考,具體內容如下 在機器學習中,訓練模型需要大量圖片,通過openCV中的庫可以快捷的調用攝像頭,截取圖片,可以快速的獲取大量人臉圖片 需要注意將CascadeClassifier方法中的地址改為自己包cv2包下面的文件 import cv2 def load_img(path,name,mun = 100,add_with = 0): # 獲取人臉識別模型 # # #以下路徑需要更改為自己環境下xml文件

最近在老家找工作,無奈老家工作真心太少,也沒什么面試機會,不過之前面試一家公司,提了一個有意思的需求,檢測河面沒有有什么船只之類的物體,我當時第一反應是用opencv做識別,不過回家想想,河面相對的東西比較少,畫面比較單一,只需要檢測有沒有移動的物體不就簡單很多嘛,如果做街道垃圾檢測的話可能就很復雜了,畢竟街道上行人,車輛,動物,很多干擾物,于是就花了一個小時寫了一個小的demo,只需在程序同級目錄創建一個img目錄就可以了 # -*-coding:utf-8 -*- __author__ =

運行平臺: Windows Python版本: Python3.x IDE: Spyder 今天我們想實現的功能是對單個目標圖片的提取如圖所示: 圖片讀取 ###############頭文件 import matplotlib.pyplot as plt import os import cv2 import numpy as np from PIL import Image #from skimage import io import random from PIL import Image

今天的博客是直接來源于我自己的個人工具函數庫. 過去幾個月,有些PyImageSearch讀者電郵問我:"如何獲取URL指向的圖片并將其轉換成OpenCV格式(不用將其寫入磁盤再讀回)".這篇文章我將展示一下怎么實現這個功能. 額外的,我們也會看到如何利用scikit-image從URL下載一幅圖像.當然前行之路也會有一個常見的錯誤,它可能讓你跌個跟頭. 繼續往下閱讀,學習如何利用利用Python和OpenCV將URL轉換為圖像 方法1:OpenCV.NumPy.urllib 第一個方

本文實例講述了Python實現OpenCV的安裝與使用.分享給大家供大家參考,具體如下: 由于下一步要開始研究下深度學習,而深度學習領域很多的算法和應用都是用Python來實現的,把Python轉成C++代碼耗時太多,不如直接學習下Python直接醫用Python的代碼.搭建Python環境的過程是很耗時的,但是現在回頭來看又覺得其實沒有多少步驟,主要是在自己不明白的時候老是會出現各種各樣奇奇怪怪的問題.現在只是對正確的步驟做個記錄吧. 環境搭建: 1.Python的安裝,沒什么可說的,一直下一

起因 說起來錄制視頻,我們可能有很多的軟件,但是比較坑的是,好像很少的軟件支持能夠同時錄制兩個攝像頭的視頻,于是我們用python自己寫一個.要是OpenCV+python.貌似很簡單就能OK的事情,但是,我們的項目不是一般要展示給老師看嘛.誰愿意看一個沒有界面的錄制過程是吧~,最后會附上源代碼~ 依賴的包 在這里,我直接把import的包寫出來了各位可以進行對號入座,然后就能知道需要安裝哪個包啦! import cv2 import numpy as np from PyQt5.QtWidge

《新程序員》：云原生和全面數字化實踐50位技術專家共同創作，文字、視頻、音頻交互閱讀

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python进行图片的定位切割_python3 实现对图片进行局部切割的方法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。