Python OpenCV影象指定區域裁剪的實現
阿新 • • 發佈:2020-01-09
在工作中。在做資料集時,需要對圖片進行處理,照相的圖片我們只需要特定的部分,所以就想到裁剪一種所需的部分。當然若是圖片有規律可循則使用opencv對其進行膨脹腐蝕等操作。這樣更精準一些。
一、指定影象位置的裁剪處理
import os import cv2 # 遍歷指定目錄,顯示目錄下的所有檔名 def CropImage4File(filepath,destpath): pathDir = os.listdir(filepath) # 列出檔案路徑中的所有路徑或檔案 for allDir in pathDir: child = os.path.join(filepath,allDir) dest = os.path.join(destpath,allDir) if os.path.isfile(child): image = cv2.imread(child) sp = image.shape #獲取影象形狀:返回【行數值,列數值】列表 sz1 = sp[0] #影象的高度(行 範圍) sz2 = sp[1] #影象的寬度(列 範圍) #sz3 = sp[2] #畫素值由【RGB】三原色組成 #你想對檔案的操作 a=int(sz1/2-64) # x start b=int(sz1/2+64) # x end c=int(sz2/2-64) # y start d=int(sz2/2+64) # y end cropImg = image[a:b,c:d] #裁剪影象 cv2.imwrite(dest,cropImg) #寫入影象路徑 if __name__ == '__main__': filepath ='F:\\\maomi' #源影象 destpath='F:\\maomi_resize' # resized images saved here CropImage4File(filepath,destpath)
二、批量處理—指定影象位置的裁剪
我這個是用來擷取發票的印章區域,用於影象分割(公司的資料集保密)
各位可以用自己的增值發票裁剪。適當的更改擷取區域
""" 處理資料集 和 標籤資料集的程式碼:(主要是對原始資料集裁剪) 處理方式:分別處理 注意修改 輸入 輸出目錄 和 生成的檔名 output_dir = "./label_temp" input_dir = "./label" """ import cv2 import os import sys import time def get_img(input_dir): img_paths = [] for (path,dirname,filenames) in os.walk(input_dir): for filename in filenames: img_paths.append(path+'/'+filename) print("img_paths:",img_paths) return img_paths def cut_img(img_paths,output_dir): scale = len(img_paths) for i,img_path in enumerate(img_paths): a = "#"* int(i/1000) b = "."*(int(scale/1000)-int(i/1000)) c = (i/scale)*100 time.sleep(0.2) print('正在處理影象: %s' % img_path.split('/')[-1]) img = cv2.imread(img_path) weight = img.shape[1] if weight>1600: # 正常發票 cropImg = img[50:200,700:1500] # 裁剪【y1,y2:x1,x2】 #cropImg = cv2.resize(cropImg,None,fx=0.5,fy=0.5,#interpolation=cv2.INTER_CUBIC) #縮小影象 cv2.imwrite(output_dir + '/' + img_path.split('/')[-1],cropImg) else: # 捲簾發票 cropImg_01 = img[30:150,50:600] cv2.imwrite(output_dir + '/'+img_path.split('/')[-1],cropImg_01) print('{:^3.3f}%[{}>>{}]'.format(c,a,b)) if __name__ == '__main__': output_dir = "../img_cut" # 儲存擷取的影象目錄 input_dir = "../img" # 讀取圖片目錄表 img_paths = get_img(input_dir) print('圖片獲取完成 。。。!') cut_img(img_paths,output_dir)
三、多程序(加快處理)
#coding: utf-8 """ 採用多程序加快處理。添加了在讀取圖片時捕獲異常,OpenCV對大解析度或者tif格式圖片支援不好 處理資料集 和 標籤資料集的程式碼:(主要是對原始資料集裁剪) 處理方式:分別處理 注意修改 輸入 輸出目錄 和 生成的檔名 output_dir = "./label_temp" input_dir = "./label" """ import multiprocessing import cv2 import os import time def get_img(input_dir): img_paths = [] for (path,output_dir): imread_failed = [] try: img = cv2.imread(img_paths) height,weight = img.shape[:2] if (1.0 * height / weight) < 1.3: # 正常發票 cropImg = img[50:200,700:1500] # 裁剪【y1,x2】 cv2.imwrite(output_dir + '/' + img_paths.split('/')[-1],cropImg) else: # 捲簾發票 cropImg_01 = img[30:150,50:600] cv2.imwrite(output_dir + '/' + img_paths.split('/')[-1],cropImg_01) except: imread_failed.append(img_paths) return imread_failed def main(input_dir,output_dir): img_paths = get_img(input_dir) scale = len(img_paths) results = [] pool = multiprocessing.Pool(processes = 4) for i,img_path in enumerate(img_paths): a = "#"* int(i/10) b = "."*(int(scale/10)-int(i/10)) c = (i/scale)*100 results.append(pool.apply_async(cut_img,(img_path,output_dir ))) print('{:^3.3f}%[{}>>{}]'.format(c,b)) # 進度條(可用tqdm) pool.close() # 呼叫join之前,先呼叫close函式,否則會出錯。 pool.join() # join函式等待所有子程序結束 for result in results: print('image read failed!:',result.get()) print ("All done.") if __name__ == "__main__": input_dir = "D:/image_person" # 讀取圖片目錄表 output_dir = "D:/image_person_02" # 儲存擷取的影象目錄 main(input_dir,output_dir)
以上就是本文的全部內容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支援我們。