8.openCV 裁剪圖像

• 一、使用 OpenCV 裁剪圖像
• 二、項(xiàng)目結(jié)構(gòu)和代碼講解
• • 1.項(xiàng)目結(jié)構(gòu)
  • 2.代碼講解
• 三、代碼下載

一、使用 OpenCV 裁剪圖像

在本教程的第一部分，我們將討論如何將 OpenCV 圖像表示為 NumPy 數(shù)組。由于每個(gè)圖像都是一個(gè) NumPy 數(shù)組，我們可以利用 NumPy 數(shù)組切片來(lái)裁剪圖像。

使用 OpenCV 和 NumPy 數(shù)組切片理解圖像裁剪

當(dāng)我們裁剪圖像時(shí)，我們想要移除我們不感興趣的圖像的外部部分。我們通常將此過(guò)程稱為選擇我們的興趣區(qū)域，或者更簡(jiǎn)單地說(shuō)，我們的 ROI。

我們可以通過(guò)使用 NumPy 數(shù)組切片來(lái)完成圖像裁剪。

讓我們首先初始化一個(gè)NumPy列表，其值范圍為[ 0，24 ]：
現(xiàn)在讓我們將這個(gè) 1D 列表重塑為一個(gè) 2D 矩陣，假裝它是一個(gè)圖像：

現(xiàn)在，假設(shè)我要提取從x = 0，y = 0到x = 2，y = 3的“像素” 。這樣做可以使用以下代碼完成：

注意我們是如何提取三行 ( y = 3 ) 和兩列 ( x = 2

現(xiàn)在，讓我們提取從x = 1、y = 3開(kāi)始到x = 5和y = 5結(jié)束的像素

此結(jié)果提供圖像的最后兩行，減去第一列。

你注意到這里的一個(gè)模式了嗎？

將 NumPy 數(shù)組切片應(yīng)用于圖像時(shí)，我們使用以下語(yǔ)法提取 ROI：

roi = image[ startY : endY , startX : endX ]

這startY : endY 提供我們numpy數(shù)組中的的行（因?yàn)閥軸是我們的行數(shù)）而 startX : endX 提供圖像numpy數(shù)組中的列（因?yàn)閤軸是列數(shù)）

看到這里如果不太明白，建議去看一篇numpy數(shù)組切片的博文: 點(diǎn)此鏈接.去理解數(shù)組切片！

二、項(xiàng)目結(jié)構(gòu)和代碼講解

通過(guò)博文末尾或此處的的代碼下載.
下載本博文對(duì)應(yīng)的代碼項(xiàng)目，以下是下載解壓后的

1.項(xiàng)目結(jié)構(gòu)

我們今天只有一個(gè) Python 腳本， opencv_crop.py，這將加載輸.png 圖像，然后使用 NumPy 數(shù)組切片從圖像中裁剪出面部和身體。

2.代碼講解

第 2 行和第 3 行導(dǎo)入我們需要的 Python 包，而第 6-9 行解析我們的命令行參數(shù)。

我們只需要一個(gè)命令行參數(shù)， - 圖像，這是我們希望裁剪的輸入圖像的路徑。對(duì)于這個(gè)例子，我們將默認(rèn)- 圖像 .png 文件在我們的項(xiàng)目目錄中。
接下來(lái)，讓我們從磁盤(pán)加載我們的圖像：

第 12 和 13 行圖像 然后將其顯示到我們的屏幕上：
我們的目標(biāo)是使用簡(jiǎn)單的裁剪方法從該區(qū)域中提取臉和身體。

我們通常會(huì)應(yīng)用物體檢測(cè)技術(shù)來(lái)檢測(cè)圖像中我的臉和身體。然而，由于我們?cè)?OpenCV 教育課程中還處于早期階段，我們將使用我們對(duì)圖像的先驗(yàn)知識(shí)并手動(dòng)提供身體和面部所在的 NumPy 數(shù)組切片。

同樣，我們當(dāng)然可以使用對(duì)象檢測(cè)方法從圖像中自動(dòng)檢測(cè)和提取人臉

我們用一行代碼（第 20 行）從圖像中提取我的臉。

我們提供 NumPy 數(shù)組切片來(lái)提取圖像的矩形區(qū)域，從(85, 85)開(kāi)始到(220, 250)結(jié)束。

我們?yōu)樽魑锾峁┧饕捻樞蚩赡芸雌饋?lái)違反直覺(jué)；但是，請(qǐng)記住，OpenCV 將圖像表示為 NumPy 數(shù)組，高度在前（行數(shù)），寬度在后（列數(shù)）。

為了執(zhí)行我們的裁剪，NumPy 需要四個(gè)索引：

• 起始y：起始y坐標(biāo)。在這種情況下，我們從y = 85開(kāi)始。
• End y : 結(jié)束y坐標(biāo)。我們將在y = 250處結(jié)束我們的作物。
• 起始x：切片的起始x坐標(biāo)。我們?cè)趚 = 85處開(kāi)始裁剪。
• End x：切片的結(jié)束x軸坐標(biāo)。我們的切片在x = 220處結(jié)束。
  我們可以在下面看到裁剪臉的結(jié)果：

同樣，我們可以從圖像中裁剪身體
裁剪身體是通過(guò)從原始圖像的坐標(biāo)(0, 90)開(kāi)始裁剪到(290, 450)結(jié)束來(lái)完成的。

您可以在下面看到使用 OpenCV 進(jìn)行裁剪的輸出：

運(yùn)行代碼

三、代碼下載

代碼下載.

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的8.openCV 裁剪图像的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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