python圖像剪切函數(shù) python 剪切圖片

如何在python中從調(diào)用cv2.imread()后得到的圖片中截取一塊矩形部分？

1、首先導(dǎo)入os模塊。os模塊直接和操作系統(tǒng)聯(lián)系。

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2、然后調(diào)用wav文件。os.system()函數(shù)調(diào)用聲音文件‘gx.wav'。

3、測試結(jié)果如圖，要有音箱或耳麥才能聽到。

4、接著run運行，或按f5鍵。

5、wav文件可以調(diào)用，mp3文件也可以調(diào)用哦。音樂文件的文件名及后綴改為.mpe3。其余代碼不變。

python圖像處理初學(xué)者求助

Pillow是Python里的圖像處理庫（PIL：Python Image Library），提供了了廣泛的文件格式支持，強大的圖像處理能力，主要包括圖像儲存、圖像顯示、格式轉(zhuǎn)換以及基本的圖像處理操作等。

1）使用 Image 類

PIL最重要的類是 Image class, 你可以通過多種方法創(chuàng)建這個類的實例；你可以從文件加載圖像，或者處理其他圖像, 或者從 scratch 創(chuàng)建。

要從文件加載圖像，可以使用open( )函數(shù)，在Image模塊中：

from PIL import Image

im = Image.open("E:/photoshop/1.jpg")

加載成功后，將返回一個Image對象，可以通過使用示例屬性查看文件內(nèi)容：

print(im.format, im.size, im.mode)

('JPEG', (600, 351), 'RGB')

format 這個屬性標識了圖像來源。如果圖像不是從文件讀取它的值就是None。size屬性是一個二元tuple，包含width和height（寬度和高度，單位都是px）。 mode 屬性定義了圖像bands的數(shù)量和名稱，以及像素類型和深度。常見的modes 有 “L” (luminance) 表示灰度圖像, “RGB” 表示真彩色圖像, and “CMYK” 表示出版圖像。

如果文件打開錯誤，返回 IOError 錯誤。

只要你有了 Image 類的實例，你就可以通過類的方法處理圖像。比如，下列方法可以顯示圖像：

im.show()

2）讀寫圖像

PIL 模塊支持大量圖片格式。使用在 Image 模塊的 open() 函數(shù)從磁盤讀取文件。你不需要知道文件格式就能打開它，這個庫能夠根據(jù)文件內(nèi)容自動確定文件格式。要保存文件，使用 Image 類的 save() 方法。保存文件的時候文件名變得重要了。除非你指定格式，否則這個庫將會以文件名的擴展名作為格式保存。

加載文件，并轉(zhuǎn)化為png格式：

"Python Image Library Test"

from PIL import Image

import os

import sys

for infile in sys.argv[1:]:

f,e = os.path.splitext(infile)

outfile = f +".png"

if infile != outfile:

try:

Image.open(infile).save(outfile)

except IOError:

print("Cannot convert", infile)

save() 方法的第二個參數(shù)可以指定文件格式。

3）創(chuàng)建縮略圖

縮略圖是網(wǎng)絡(luò)開發(fā)或圖像軟件預(yù)覽常用的一種基本技術(shù)，使用Python的Pillow圖像庫可以很方便的建立縮略圖，如下：

# create thumbnail

size = (128,128)

for infile in glob.glob("E:/photoshop/*.jpg"):

f, ext = os.path.splitext(infile)

img = Image.open(infile)

img.thumbnail(size,Image.ANTIALIAS)

img.save(f+".thumbnail","JPEG")

上段代碼對photoshop下的jpg圖像文件全部創(chuàng)建縮略圖，并保存，glob模塊是一種智能化的文件名匹配技術(shù)，在批圖像處理中經(jīng)常會用到。

注意：Pillow庫不會直接解碼或者加載圖像柵格數(shù)據(jù)。當你打開一個文件，只會讀取文件頭信息用來確定格式，顏色模式，大小等等，文件的剩余部分不會主動處理。這意味著打開一個圖像文件的操作十分快速，跟圖片大小和壓縮方式無關(guān)。

4）圖像的剪切、粘貼與合并操作

Image 類包含的方法允許你操作圖像部分選區(qū)，PIL.Image.Image.crop 方法獲取圖像的一個子矩形選區(qū)，如：

# crop, paste and merge

im = Image.open("E:/photoshop/lena.jpg")

box = (100,100,300,300)

region = im.crop(box)

矩形選區(qū)有一個4元元組定義，分別表示左、上、右、下的坐標。這個庫以左上角為坐標原點，單位是px，所以上訴代碼復(fù)制了一個 200×200 pixels 的矩形選區(qū)。這個選區(qū)現(xiàn)在可以被處理并且粘貼到原圖。

region = region.transpose(Image.ROTATE_180)

im.paste(region, box)

當你粘貼矩形選區(qū)的時候必須保證尺寸一致。此外，矩形選區(qū)不能在圖像外。然而你不必保證矩形選區(qū)和原圖的顏色模式一致，因為矩形選區(qū)會被自動轉(zhuǎn)換顏色。

5）分離和合并顏色通道

對于多通道圖像，有時候在處理時希望能夠分別對每個通道處理，處理完成后重新合成多通道，在Pillow中，很簡單，如下：

r,g,b = im.split()

im = Image.merge("RGB", (r,g,b))

對于split（）函數(shù)，如果是單通道的，則返回其本身，否則，返回各個通道。

6）幾何變換

對圖像進行幾何變換是一種基本處理，在Pillow中包括resize( )和rotate( )，如用法如下：

out = im.resize((128,128))

out = im.rotate(45) # degree conter-clockwise

其中，resize( )函數(shù)的參數(shù)是一個新圖像大小的元祖，而rotate( )則需要輸入順時針的旋轉(zhuǎn)角度。在Pillow中，對于一些常見的旋轉(zhuǎn)作了專門的定義：

out = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)

out = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)

out = im.transpose(Image.ROTATE_90)

out = im.transpose(Image.ROTATE_180)

out = im.transpose(Image.ROTATE_270)

7）顏色空間變換

在處理圖像時，根據(jù)需要進行顏色空間的轉(zhuǎn)換，如將彩色轉(zhuǎn)換為灰度：

cmyk = im.convert("CMYK")

gray = im.convert("L")

8）圖像濾波

python：PIL圖像處理

PIL (Python Imaging Library)

Python圖像處理庫，該庫支持多種文件格式，提供強大的圖像處理功能。

PIL中最重要的類是Image類，該類在Image模塊中定義。

從文件加載圖像：

如果成功，這個函數(shù)返回一個Image對象。現(xiàn)在你可以使用該對象的屬性來探索文件的內(nèi)容。

format 屬性指定了圖像文件的格式，如果圖像不是從文件中加載的則為 None 。

size 屬性是一個2個元素的元組，包含圖像寬度和高度（像素）。

mode 屬性定義了像素格式，常用的像素格式為：“L” (luminance) - 灰度圖, “RGB” , “CMYK”。

如果文件打開失敗, 將拋出IOError異常。

一旦你擁有一個Image類的實例，你就可以用該類定義的方法操作圖像。比如：顯示

( show() 的標準實現(xiàn)不是很有效率，因為它將圖像保存到一個臨時文件，然后調(diào)用外部工具（比如系統(tǒng)的默認圖片查看軟件）顯示圖像。該函數(shù)將是一個非常方便的調(diào)試和測試工具。)

接下來的部分展示了該庫提供的不同功能。

PIL支持多種圖像格式。從磁盤中讀取文件，只需使用 Image 模塊中的 open 函數(shù)。不需要提供文件的圖像格式。PIL庫將根據(jù)文件內(nèi)容自動檢測。

如果要保存到文件，使用 Image 模塊中的 save 函數(shù)。當保存文件時，文件名很重要，除非指定格式，否則PIL庫將根據(jù)文件的擴展名來決定使用哪種格式保存。

** 轉(zhuǎn)換文件到JPEG **

save 函數(shù)的第二個參數(shù)可以指定使用的文件格式。如果文件名中使用了一個非標準的擴展名，則必須通過第二個參數(shù)來指定文件格式。

** 創(chuàng)建JPEG縮略圖 **

需要注意的是，PIL只有在需要的時候才加載像素數(shù)據(jù)。當你打開一個文件時，PIL只是讀取文件頭獲得文件格式、圖像模式、圖像大小等屬性，而像素數(shù)據(jù)只有在需要的時候才會加載。

這意味著打開一個圖像文件是一個非?？斓牟僮鳎粫芪募笮『蛪嚎s算法類型的影響。

** 獲得圖像信息 **

Image 類提供了某些方法，可以操作圖像的子區(qū)域。提取圖像的某個子區(qū)域，使用 crop() 函數(shù)。

** 復(fù)制圖像的子區(qū)域 **

定義區(qū)域使用一個包含4個元素的元組，(left, upper, right, lower)。坐標原點位于左上角。上面的例子提取的子區(qū)域包含300x300個像素。

該區(qū)域可以做接下來的處理然后再粘貼回去。

** 處理子區(qū)域然后粘貼回去 **

當往回粘貼時，區(qū)域的大小必須和參數(shù)匹配。另外區(qū)域不能超出圖像的邊界。然而原圖像和區(qū)域的顏色模式無需匹配。區(qū)域會自動轉(zhuǎn)換。

** 滾動圖像 **

paste() 函數(shù)有個可選參數(shù)，接受一個掩碼圖像。掩碼中255表示指定位置為不透明，0表示粘貼的圖像完全透明，中間的值表示不同級別的透明度。

PIL允許分別操作多通道圖像的每個通道，比如RGB圖像。 split() 函數(shù)創(chuàng)建一個圖像集合，每個圖像包含一個通道。 merge() 函數(shù)接受一個顏色模式和一個圖像元組，然后將它們合并為一個新的圖像。接下來的例子交換了一個RGB圖像的三個通道。

** 分離和合并圖像通道 **

對于單通道圖像， split() 函數(shù)返回圖像本身。如果想處理各個顏色通道，你可能需要先將圖像轉(zhuǎn)為RGB模式。

resize() 函數(shù)接受一個元組，指定圖像的新大小。

rotate() 函數(shù)接受一個角度值，逆時針旋轉(zhuǎn)。

** 基本幾何變換 **

圖像旋轉(zhuǎn)90度也可以使用 transpose() 函數(shù)。 transpose() 函數(shù)也可以水平或垂直翻轉(zhuǎn)圖像。

** transpose **

transpose() 和 rotate() 函數(shù)在性能和結(jié)果上沒有區(qū)別。

更通用的圖像變換函數(shù)為 transform() 。

PIL可以轉(zhuǎn)換圖像的像素模式。

** 轉(zhuǎn)換顏色模式 **

PIL庫支持從其他模式轉(zhuǎn)為“L”或“RGB”模式，其他模式之間轉(zhuǎn)換，則需要使用一個中間圖像，通常是“RGB”圖像。

ImageFilter 模塊包含多個預(yù)定義的圖像增強過濾器用于 filter() 函數(shù)。

** 應(yīng)用過濾器 **

point() 函數(shù)用于操作圖像的像素值。該函數(shù)通常需要傳入一個函數(shù)對象，用于操作圖像的每個像素：

** 應(yīng)用點操作 **

使用以上技術(shù)可以快速地對圖像像素應(yīng)用任何簡單的表達式?？梢越Y(jié)合 point() 函數(shù)和 paste 函數(shù)修改圖像。

** 處理圖像的各個通道 **

注意用于創(chuàng)建掩碼圖像的語法：

Python計算邏輯表達式采用短路方式，即：如果and運算符左側(cè)為false，就不再計算and右側(cè)的表達式，而且返回結(jié)果是表達式的結(jié)果。比如 a and b 如果a為false則返回a，如果a為true則返回b，詳見Python語法。

對于更多高級的圖像增強功能，可以使用 ImageEnhance 模塊中的類。

可以調(diào)整圖像對比度、亮度、色彩平衡、銳度等。

** 增強圖像 **

PIL庫包含對圖像序列（動畫格式）的基本支持。支持的序列格式包括 FLI/FLC 、 GIF 和一些實驗性的格式。 TIFF 文件也可以包含多個幀。

當打開一個序列文件時，PIL庫自動加載第一幀。你可以使用 seek() 函數(shù) tell() 函數(shù)在不同幀之間移動。

** 讀取序列 **

如例子中展示的，當序列到達結(jié)尾時，將拋出EOFError異常。

注意當前版本的庫中多數(shù)底層驅(qū)動只允許seek到下一幀。如果想回到前面的幀，只能重新打開圖像。

以下迭代器類允許在for語句中循環(huán)遍歷序列：

** 一個序列迭代器類 **

PIL庫包含一些函數(shù)用于將圖像、文本打印到Postscript打印機。以下是一個簡單的例子。

** 打印到Postscript **

如前所述，可以使用 open() 函數(shù)打開圖像文件，通常傳入一個文件名作為參數(shù)：

如果打開成功，返回一個Image對象，否則拋出IOError異常。

也可以使用一個file-like object代替文件名（暫可以理解為文件句柄）。該對象必須實現(xiàn)read，seek，tell函數(shù)，必須以二進制模式打開。

** 從文件句柄打開圖像 **

如果從字符串數(shù)據(jù)中讀取圖像，使用StringIO類：

** 從字符串中讀取 **

如果圖像文件內(nèi)嵌在一個大文件里，比如 tar 文件中。可以使用ContainerIO或TarIO模塊來訪問。

** 從tar文檔中讀取 **

** 該小節(jié)不太理解，請參考原文 **

有些解碼器允許當讀取文件時操作圖像。通常用于在創(chuàng)建縮略圖時加速解碼（當速度比質(zhì)量重要時）和輸出一個灰度圖到激光打印機時。

draft() 函數(shù)。

** Reading in draft mode **

輸出類似以下內(nèi)容：

注意結(jié)果圖像可能不會和請求的模式和大小匹配。如果要確保圖像不大于指定的大小，請使用 thumbnail 函數(shù)。

Python2.7 教程 PIL

Python 之使用 PIL 庫做圖像處理

來自

OpenCV Python實現(xiàn)旋轉(zhuǎn)矩形的裁剪

環(huán)境

矩形操作是我們在 OpenCV 里最常用的操作，其中最為常見的就是包圍框（ Bounding Box ）和旋轉(zhuǎn)矩形（ Rotated Box ）。其中包圍框是最為常見的，對應(yīng) OpenCV 中的 boundingRect() ，使用正矩形框處物體，一般多用在目標檢測中。使用包圍框框柱目標物體，這種操作比較簡單，但是通?？蛑幸矔幸恍┢渌膮^(qū)域。其次就是使用旋轉(zhuǎn)矩形，也叫最小外接矩形，對應(yīng) OpenCV 中的 minAreaRect() ，用來使用旋轉(zhuǎn)矩形最大限度的框出目標物體，減小背景干擾，在 OCR 任務(wù)中較為常用。

minAreaRect() 返回了所需區(qū)域的最小斜矩形的參數(shù)，與包圍框直接返回四個頂點的坐標不同，最小外接矩形返回的是矩形的 ((x, y), (w, h), angle) ，對應(yīng)了矩形的中心，寬度，高度和旋轉(zhuǎn)角度。

旋轉(zhuǎn)角度 angle 是水平軸（ x 軸）逆時針旋轉(zhuǎn)，與碰到的矩形的第一條邊的夾角。并且這個邊的邊長是 width ，另一條邊邊長是 height 。也就是說，在這里 width 與 height 不是按照長短來定義的。

在 OpenCV 中，坐標系原點在左上角，相對于 x 軸，逆時針旋轉(zhuǎn)角度為負，順時針旋轉(zhuǎn)角度為正，所以函數(shù) minAreaRect() 返回的角度范圍時 [-90~0) 。想象一個平放的長矩形，調(diào)用 minAreaRect() 返回的角度為 -90 度。如果我們旋轉(zhuǎn)圖像，直到矩形樹立起來，這是調(diào)用 minAreaRect() 得到的角度依然是 -90 度。

第一種裁剪旋轉(zhuǎn)矩形的方法是通過仿射變換旋轉(zhuǎn)圖像的方式。

仿射變換( Affine Transformation ) 是一種二維坐標到二維坐標之間的線性變換，保持二維圖形的“平直性”（ straightness ，即變換后直線還是直線不會打彎，圓弧還是圓弧）和“平行性”（ parallelness ，其實是指保二維圖形間的相對位置關(guān)系不變，平行線還是平行線，相交直線的交角不變。）。

計算過程：

如果不做邊長和角度的判斷，則只會沿著 x 軸的順時針方向做相同大小角度的旋轉(zhuǎn)，不能保證旋轉(zhuǎn)后的視角是正確的視角：

根據(jù)任務(wù)目標的類型，做邊長和角度的判斷并進行相應(yīng)的調(diào)整，可以保證旋轉(zhuǎn)后的視角是正確的視角：

第二種裁剪旋轉(zhuǎn)矩形的方法是通過透視變換直接將旋轉(zhuǎn)矩形的四個頂點映射到正矩形的四個頂點。

透視變換( Perspective Transformation )是將圖片投影到一個新的視平面( Viewing Plane )，也稱作投影映射( Projective Mapping )。

計算過程：

以上兩種方法都可以用來摳取旋轉(zhuǎn)矩形的內(nèi)容。仿射變換方法需要預(yù)先對整張圖進行旋轉(zhuǎn)，通過觀察旋轉(zhuǎn)后的圖像可以發(fā)現(xiàn)，有一部分圖像被旋轉(zhuǎn)出了圖像邊界，如果你要摳取的目標正好在圖像邊緣附近，那么很容易出界導(dǎo)致圖像摳取的缺失。同時我們需要對寬、高和角度做出動態(tài)的調(diào)整；透視變換的方法直接對摳取區(qū)域進行了映射，這種方法可以省略旋轉(zhuǎn)的步驟，并且不會出現(xiàn)摳取內(nèi)容的缺失。同時我們只需要對4個頂點之間的映射關(guān)系做好定義即可，不需要考慮角度的問題。相對的，透視變換相對于仿射變換計算量更大一些，不過這在 c++ 的底層實現(xiàn)上帶來的時延差距小于 ms 。

網(wǎng)頁標題：python圖像剪切函數(shù) python 剪切圖片
網(wǎng)頁路徑：http://muchs.cn/article8/doeiiop.html

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