python进行批量图片自动识别区域进行裁剪

Appled

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np

import copy
import cv2 as cv
import os

def read_path(file_pathname):
    # 遍历该目录下的所有图片文件
    for filename in os.listdir(file_pathname):
        src = cv.imread(file_pathname + '/' + filename)
        gray = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY)
        width = gray.shape[0] #图片行
        height = gray.shape[1]#图片列
        green_max = np.zeros(2) #一行两列0
        green_min = np.zeros(2)
        # print(green_max)

        a_list = []
        for i in range(width):
            for j in range(height):
                gray_value = gray[i, j]
                if gray_value > 20:
                    a = np.array([i, j])
                    a_list.append(a) #所有黑色区域坐标点
        #print(a_list[1])
        #print(a_list)
        # 最大坐标
        green_max = a_list[1]
        for g, k in enumerate(a_list):

            if k[0] > green_max[0]:
                green_max[0] = int(k[0])
            else:
                green_max[0] = int(green_max[0])

                if k[1] > green_max[1]:
                    green_max[1] = int(k[1])
                else:
                    green_max[1] = int(green_max[1])
                # print(green_max)

            # 最小坐标
            green_min = a_list[0]
            # print(green_min)
            for h, z in enumerate(a_list):
                # print(green_min)
                if z[0] < green_min[0]:
                    green_min[0] = z[0]
                else:
                    green_min[0] = green_min[0]

                    if z[1] < green_min[1]:
                        green_min[1] = z[1]
                    else:
                        green_min[1] = green_min[1]

            dst = src[int(green_min[0] - 80):int(green_max[0] + 60), int(green_min[1] - 60):int(green_max[1] + 60)]
        # cv.imshow('gray', dst)
            cv.imwrite('D:/Anaconda3/test7/cai09' + "/" + filename, dst)

read_path("09")

Appled

nuxingxp 发表于 2022-4-5 21:21
但是图1的大小分辨不固定的，可以吗？
已经三连

因为你的图片可能很多，所以应该只能调一个对所有图片差不都的状态，你可以看我调的参数尝试自己调一下；# 裁剪坐标为[y0:y1, x0:x1]，这个坐标对应的是opencv下的坐标，就是上面的一行代码

Appled

Appled 发表于 2022-4-5 20:31
可以的，只需要调一下参

dst = src[int(green_min[0]+130):int(green_max[0]-400), int(green_min[1]):int(green_max[1])]
我刚帮你调了一下参，把上面代码换一下就行
麻烦给个一件三连呀

nuxingxp

手机截图健康码，楼主能指量裁剪多余部分不

Appled

nuxingxp 发表于 2022-4-4 14:31
手机截图健康码，楼主能指量裁剪多余部分不

只要多余部分的像素值和需要保存的像素值有区分应该是可以的

nuxingxp

图1截剪为图2，可以不？代码该如何写？

Appled

nuxingxp 发表于 2022-4-4 16:02
图1截剪为图2，可以不？代码该如何写？

可以的，只需要调一下参

nuxingxp

Appled 发表于 2022-4-5 20:35
dst = src+130):int(green_max[0]-400), int(green_min[1]):int(green_max[1])]
我刚帮你调了一下参 ...

但是图1的大小分辨不固定的，可以吗？
已经三连

zm55555

谢谢分享！

Appled

zm55555 发表于 2022-4-6 09:35
谢谢分享！

感谢您的肯定！