from PIL import Image, ImageDraw #裁剪 img4 = Image.fromarray(src) width1, height1 = img4.size width2, height2 = img_translated_rotated.size left = (width2 - width1 )/2 top = (height2 - height1 )/2 right = (width2 - width1 )/2 + width1 bottom = (height2 - height1 )/2 + height1 cropped_image = img_translated_rotated.crop((left, top, right, bottom )) # 导入图片() #上面写过的x, y = max_point[0], max_point[1] points3 = [] for point in points: # 将点按照相同的平移和旋转方式进行变换 x_new = int((point[0] - x) * np.cos(angle) - (point[1] - y) * np.sin(angle) + x + left) y_new = int((point[0] - x) * np.sin(angle) + (point[1] - y) * np.cos(angle) + y) points3.append((x_new, y_new)) print(points3)
时间: 2023-06-19 07:05:32 浏览: 45
这段代码的作用是对图像进行裁剪和旋转操作,并将给定的点按照相同的平移和旋转方式进行变换。
具体来说,它首先导入了PIL库中的Image和ImageDraw模块,然后使用Image.fromarray()函数将给定的图像数据转换为Image对象。接着,它获取了原始图像和旋转后的图像的尺寸,并计算出裁剪区域的左上角和右下角坐标。然后使用crop()函数对旋转后的图像进行裁剪,得到了裁剪后的图像数据。
接着,它遍历了给定的点集合,对每个点按照相同的平移和旋转方式进行变换,并将变换后的点添加到一个新的列表中。最后,它输出了变换后的点集合。
相关问题
from PIL import Image, ImageDraw # 将图片平移并旋转 gray2 = Image.fromarray(src) width, height = gray2.size # 计算中心点和X轴角度 center = (max_point[0], max_point[1]) angle = np.arctan2(point2[1] - max_point[1], point2[0] - max_point[0]) * 180 / np.pi img_translated = gray2.transform((width, height), Image.AFFINE, (1, 0, center[0] - width/2, 0, 1, center[1] - height/2), resample=Image.BICUBIC) img_translated_rotated = img_translated.rotate(angle, resample=Image.BICUBIC, expand=True)from PIL import Image, ImageDraw #裁剪 img4 = Image.fromarray(src) width1, height1 = img4.size width2, height2 = img_translated_rotated.size left = (width2 - width1 )/2 top = (height2 - height1 )/2 right = (width2 - width1 )/2 + width1 bottom = (height2 - height1 )/2 + height1 cropped_image = img_translated_rotated.crop((left, top, right, bottom )) 现在已知在旋转前的图片gray2上有对应的点集合points,对点集points进行平移和旋转变换,使得其能在旋转后图片上完全重合的代码
可以参考以下代码:
```python
from PIL import Image, ImageDraw
import numpy as np
# 原始图片
gray2 = Image.fromarray(src)
# 中心点和旋转角度
max_point = (100, 100) # 假设最大点为(100, 100)
point2 = (200, 200) # 假设另一个点为(200, 200)
center = (max_point[0], max_point[1])
angle = np.arctan2(point2[1] - max_point[1], point2[0] - max_point[0]) * 180 / np.pi
# 平移和旋转变换
width, height = gray2.size
img_translated = gray2.transform((width, height), Image.AFFINE, (1, 0, center[0] - width/2, 0, 1, center[1] - height/2), resample=Image.BICUBIC)
img_translated_rotated = img_translated.rotate(angle, resample=Image.BICUBIC, expand=True)
# 裁剪
width1, height1 = gray2.size
width2, height2 = img_translated_rotated.size
left = (width2 - width1 )/2
top = (height2 - height1 )/2
right = (width2 - width1 )/2 + width1
bottom = (height2 - height1 )/2 + height1
cropped_image = img_translated_rotated.crop((left, top, right, bottom))
```
其中,假设最大点为(100, 100)、另一个点为(200, 200),可以根据实际情况修改。
import pytesseract from PIL import Image # 打开图片 img = Image.open('image.jpg') # 转换成灰度图像 img = img.convert('L') # 识别文字 text = pytesseract.image_to_string(img) # 打印识别结果 print(text)优化
在使用 pytesseract 进行图像识别时,可以进行一些优化来提高识别准确率:
1. 对图片进行预处理,例如去除噪点、调整亮度、对比度等等,以便文字更清晰可见;
2. 指定识别语言,例如英文、中文等等;
3. 对于特定的字体和排版,可以训练模型以提高识别准确率;
4. 选择适当的识别模式,例如只识别数字、只识别大写字母等等。
以下是一个优化过的代码示例:
```python
import pytesseract
from PIL import Image, ImageEnhance, ImageFilter
# 打开图片
img = Image.open('image.jpg')
# 预处理图片,去除噪点,提高对比度和亮度
img = img.convert('L')
img = ImageEnhance.Contrast(img).enhance(2)
img = ImageEnhance.Brightness(img).enhance(1.5)
img = img.filter(ImageFilter.MedianFilter())
# 选择识别语言为中文
text = pytesseract.image_to_string(img, lang='chi_sim')
# 打印识别结果
print(text)
```
此外,还可以通过调整 pytesseract 的参数来进一步优化识别效果,例如调整识别阈值、指定识别区域等等。具体可参考 pytesseract 的官方文档。