python cv 已知图像坐标如何截取图像相关位置
时间: 2024-09-29 15:03:53 浏览: 21
在Python的OpenCV(cv2)中,你可以使用`crop()`函数来从原图中按照给定的坐标截取特定区域。下面是一个简单的示例,假设你知道了左上角坐标`(x1, y1)`和右下角坐标`(x2, y2)`:
```python
import cv2
# 加载图片
original_image = cv2.imread('your_image_path.jpg')
# 确定截取区域的坐标
left_top = (x1, y1) # 左上角坐标
right_bottom = (x2, y2) # 右下角坐标
# 使用crop()函数截取
cropped_image = original_image[left_top[1]:right_bottom[1], left_top[0]:right_bottom[0]]
# 保存或显示截取后的图像
cv2.imwrite('cropped_image.jpg', cropped_image)
# 或者
cv2.imshow('Cropped Image', cropped_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个例子中,`[start_row:end_row, start_col:end_col]`是对原图进行切片的方式,表示从起始行到结束行,起始列到结束列的像素部分。
如果你想要根据单个点而非矩形区域截取,那可能需要用到`getRectSubPix()`函数,但通常情况下,根据两点确定的矩形更常见。
相关问题
已知图像坐标和世界坐标,怎么估算其他现实距离,给出python代码
这是一个计算相机内参和外参的问题,可以通过相机模型求解。以下是Python代码示例:
```python
import numpy as np
import cv2
# 世界坐标系中的点
world_points = np.array([[0, 0, 0], [1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]], dtype=np.float32)
# 图像坐标系中的点
image_points = np.array([[320, 240], [420, 240], [320, 340], [320, 140]], dtype=np.float32)
# 相机内参矩阵
K = np.array([[1000, 0, 320], [0, 1000, 240], [0, 0, 1]], dtype=np.float32)
# 求解相机外参矩阵,即旋转矩阵R和平移向量T
_, rvec, tvec = cv2.solvePnP(world_points, image_points, K, None)
# 将旋转向量转换为旋转矩阵
R, _ = cv2.Rodrigues(rvec)
# 计算其他世界坐标系中的点到相机的距离
point1 = np.array([[2, 0, 0]], dtype=np.float32)
point2 = np.array([[0, 2, 0]], dtype=np.float32)
point3 = np.array([[0, 0, 2]], dtype=np.float32)
distance1 = np.linalg.norm(np.dot(R, point1.T) + tvec)
distance2 = np.linalg.norm(np.dot(R, point2.T) + tvec)
distance3 = np.linalg.norm(np.dot(R, point3.T) + tvec)
print("distance1:", distance1)
print("distance2:", distance2)
print("distance3:", distance3)
```
这里的相机模型为针孔相机模型,通过solvePnP求解相机的外参矩阵,然后利用相机外参矩阵将其他世界坐标系中的点转换到相机坐标系中,最后计算相机中的距离即可。
opencv Python 如何提取已知坐标围成的区域
要提取已知坐标围成的区域,可以使用OpenCV中的mask(掩膜)来实现。具体操作步骤如下:
1. 创建一个空白的掩膜,大小与原图像相同。
2. 使用fillPoly()方法在掩膜上绘制多边形。
3. 使用bitwise_and()方法将原图像和掩膜进行按位与操作,提取出对应区域。
例如,下面的代码可以提取出已知坐标围成的区域:
```python
import cv2
import numpy as np
# 加载图像
img = cv2.imread('test.jpg')
# 创建掩膜
mask = np.zeros(img.shape[:2], np.uint8)
# 定义多边形顶点坐标
pts = np.array([[100, 100], [300, 100], [300, 300], [100, 300]], np.int32)
# 在掩膜上绘制多边形
cv2.fillPoly(mask, [pts], (255, 255, 255))
# 将原图像和掩膜进行按位与操作,提取出对应区域
res = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)
# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Mask', mask)
cv2.imshow('Result', res)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在上述代码中,我们首先加载了一张测试图像。然后,创建了一个空白的掩膜,并定义了一个多边形的顶点坐标。接着,使用fillPoly()方法在掩膜上绘制了多边形。最后,使用bitwise_and()方法将原图像和掩膜进行按位与操作,提取出对应区域。最后,我们可以使用imshow()方法显示结果。
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