8.openCV 裁剪圖像

• 一、使用 OpenCV 裁剪圖像
• 二、項目結構和代碼講解
• • 1.項目結構
  • 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 數組。由于每個圖像都是一個 NumPy 數組，我們可以利用 NumPy 數組切片來裁剪圖像。

使用 OpenCV 和 NumPy 數組切片理解圖像裁剪

當我們裁剪圖像時，我們想要移除我們不感興趣的圖像的外部部分。我們通常將此過程稱為選擇我們的興趣區域，或者更簡單地說，我們的 ROI。

我們可以通過使用 NumPy 數組切片來完成圖像裁剪。

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

現在，假設我要提取從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

現在，讓我們提取從x = 1、y = 3開始到x = 5和y = 5結束的像素

此結果提供圖像的最后兩行，減去第一列。

你注意到這里的一個模式了嗎？

將 NumPy 數組切片應用于圖像時，我們使用以下語法提取 ROI：

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

這startY : endY 提供我們numpy數組中的的行（因為y軸是我們的行數）而 startX : endX 提供圖像numpy數組中的列（因為x軸是列數）

看到這里如果不太明白，建議去看一篇numpy數組切片的博文: 點此鏈接.去理解數組切片！

二、項目結構和代碼講解

通過博文末尾或此處的的代碼下載.
下載本博文對應的代碼項目，以下是下載解壓后的

1.項目結構

我們今天只有一個 Python 腳本， opencv_crop.py，這將加載輸.png 圖像，然后使用 NumPy 數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 行導入我們需要的 Python 包，而第 6-9 行解析我們的命令行參數。

我們只需要一個命令行參數， - 圖像，這是我們希望裁剪的輸入圖像的路徑。對于這個例子，我們將默認- 圖像 .png 文件在我們的項目目錄中。
接下來，讓我們從磁盤加載我們的圖像：

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

我們通常會應用物體檢測技術來檢測圖像中我的臉和身體。然而，由于我們在 OpenCV 教育課程中還處于早期階段，我們將使用我們對圖像的先驗知識并手動提供身體和面部所在的 NumPy 數組切片。

同樣，我們當然可以使用對象檢測方法從圖像中自動檢測和提取人臉

我們用一行代碼（第 20 行）從圖像中提取我的臉。

我們提供 NumPy 數組切片來提取圖像的矩形區域，從(85, 85)開始到(220, 250)結束。

我們為作物提供索引的順序可能看起來違反直覺；但是，請記住，OpenCV 將圖像表示為 NumPy 數組，高度在前（行數），寬度在后（列數）。

為了執行我們的裁剪，NumPy 需要四個索引：

• 起始y：起始y坐標。在這種情況下，我們從y = 85開始。
• End y : 結束y坐標。我們將在y = 250處結束我們的作物。
• 起始x：切片的起始x坐標。我們在x = 85處開始裁剪。
• End x：切片的結束x軸坐標。我們的切片在x = 220處結束。
  我們可以在下面看到裁剪臉的結果：

同樣，我們可以從圖像中裁剪身體
裁剪身體是通過從原始圖像的坐標(0, 90)開始裁剪到(290, 450)結束來完成的。

您可以在下面看到使用 OpenCV 進行裁剪的輸出：

運行代碼

三、代碼下載

代碼下載.

總結

以上是生活随笔為你收集整理的8.openCV 裁剪图像的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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