Wie man ein Bild in OpenCV mit Python zuschneidet

Question

Wie kann ich Bilder zuschneiden, wie ich es zuvor in PIL gemacht habe, mit OpenCV.

Arbeitsbeispiel für PIL

im = Image.open('0.png').convert('L')
im = im.crop((1, 1, 98, 33))
im.save('_0.png')

Aber wie kann ich das in OpenCV machen?

Das habe ich versucht:

im = cv.imread('0.png', cv.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE)
(thresh, im_bw) = cv.threshold(im, 128, 255, cv.THRESH_OTSU)
im = cv.getRectSubPix(im_bw, (98, 33), (1, 1))
cv.imshow('Img', im)
cv.waitKey(0)

Aber es funktioniert nicht.

Ich glaube, ich habe getRectSubPix falsch verwendet. Wenn das der Fall ist, bitte erklären Sie, wie ich diese Funktion korrekt verwenden kann.

Answer 1

Robuste Beschneidung mit der OpenCV copy border Funktion:

def imcrop(img, bbox):
   x1, y1, x2, y2 = bbox
   if x1 < 0 or y1 < 0 or x2 > img.shape[1] or y2 > img.shape[0]:
        img, x1, x2, y1, y2 = pad_img_to_fit_bbox(img, x1, x2, y1, y2)
   return img[y1:y2, x1:x2, :]

def pad_img_to_fit_bbox(img, x1, x2, y1, y2):
    img = cv2.copyMakeBorder(img, - min(0, y1), max(y2 - img.shape[0], 0),
                            -min(0, x1), max(x2 - img.shape[1], 0),cv2.BORDER_REPLICATE)
   y2 += -min(0, y1)
   y1 += -min(0, y1)
   x2 += -min(0, x1)
   x1 += -min(0, x1)
   return img, x1, x2, y1, y2

Answer 2

Im Folgenden finden Sie die Möglichkeit, ein Bild zuzuschneiden.

image_path: Der Pfad zum zu bearbeitenden Bild

coords: Ein Tupel von x/y-Koordinaten (x1, y1, x2, y2)[Öffnen Sie das Bild in mspaint und prüfen Sie das "Lineal" im Ansichts-Tab, um die Koordinaten zu sehen]

saved_location: Pfad zum Speichern des zugeschnittenen Bildes

from PIL import Image
    def crop(image_path, coords, saved_location:
        image_obj = Image.open("Pfad des Bildes, das zugeschnitten werden soll")
            cropped_image = image_obj.crop(coords)
            cropped_image.save(saved_location)
            cropped_image.show()

if __name__ == '__main__':
    image = "bild.jpg"
    crop(image, (100, 210, 710,380 ), 'zugeschnitten.jpg')

Answer 3

Um es Ihnen einfacher zu machen, hier ist der Code, den ich benutze:

    top=514
    right=430
    height= 40
    width=100
    croped_image = image[top : (top + height) , right: (right + width)]
    plt.imshow(croped_image, cmap="gray")
    plt.show()

Answer 4

Alternativ könnten Sie tensorflow für das Zuschneiden und openCV für die Erstellung eines Arrays aus dem Bild verwenden.

import cv2
img = cv2.imread('YOURIMAGE.png')

Jetzt ist img ein Array der Form (Bildhöhe, Bildbreite, 3). Schneiden Sie das Array mit tensorflow aus:

import tensorflow as tf
offset_height=0
offset_width=0
target_height=500
target_width=500
x = tf.image.crop_to_bounding_box(
    img, offset_height, offset_width, target_height, target_width
)

Setzen Sie das Bild mit tf.keras wieder zusammen, damit wir es anschauen können, wenn es funktioniert hat:

tf.keras.preprocessing.image.array_to_img(
    x, data_format=None, scale=True, dtype=None
)

Dies druckt das Bild in einem Notebook aus (getestet in Google Colab).

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Der gesamte Code zusammen:

import cv2
img = cv2.imread('YOURIMAGE.png')

import tensorflow as tf
offset_height=0
offset_width=0
target_height=500
target_width=500
x = tf.image.crop_to_bounding_box(
    img, offset_height, offset_width, target_height, target_width
)

tf.keras.preprocessing.image.array_to_img(
    x, data_format=None, scale=True, dtype=None
)

Answer 5

Um den Ausschnitt oder das Interessengebiet (ROI) für das Gesicht zu verwenden, verwenden Sie den untenstehenden Code

import cv2 
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
image=cv2.imread("ronaldo.jpg")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
for (x,y,w,h) in faces:
     cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,255,0),2) 
     roi_image = gray[y:y+h, x:x+w]
cv2.imshow("Bild zuschneiden/Interessengebiet",roi_image) 
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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