python img 切片

时间: 2023-10-13 17:26:14 浏览: 116
在 Python 中,你可以使用 PIL(Python Imaging Library) 或者 OpenCV 来对图像进行切片。下面是使用 PIL 进行图像切片的示例代码: ```python from PIL import Image # 打开图像 image = Image.open('image.jpg') # 定义切片范围 left = 100 top = 100 right = 300 bottom = 300 # 切片图像 cropped_image = image.crop((left, top, right, bottom)) # 显示切片后的图像 cropped_image.show() ``` 在上述示例中,我们首先使用 `Image.open()` 方法打开了一张图像。然后定义了切片的区域范围,即左上角的坐标 `(left, top)` 和右下角的坐标 `(right, bottom)`。接着使用 `crop()` 方法对图像进行切片,并将结果保存在 `cropped_image` 变量中。最后,使用 `show()` 方法显示切片后的图像。 请注意,你需要将上述示例中的 `'image.jpg'` 替换为你要切片的实际图像的路径。
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python图像切片

Python图像切片是将一张大图片切割成多个小图片的过程。在Python中,可以使用PIL库来实现图像切片。下面是两种常用的图像切片方法: 方法一:通过四个坐标点在任意位置切割图片 ```python from PIL import Image def cut_image(path): img = Image.open(path) w, h = img.size cut = [(0, 0, 120, h), (120, 0, 240, h), (240, 0, 360, h), (360, 0, w, h)] for i, n in enumerate(cut, 1): temp = img.crop(n) temp.save(path.replace(".jpg", str(i - 1) + '.jpg')) return True ``` 方法二:通过坐标的最大最小值对图片进行整体切割 ```python from PIL import Image def cut_img_by_xy(path1, x_min, x_max, y_min, y_max, path2): img = Image.open(path1) crop = img.crop((x_min, y_min, x_max, y_max)) crop.save(path2) ``` 这两种方法可以根据需求调整切割的位置和大小。你可以根据需要选择其中一种方法来进行图像切片。 请问还有其他问题吗?

python 遥感 切片

### 使用 Python 对遥感影像进行切片操作 对于遥感影像的切片处理,可以基于栅格数据的操作库如 `rasterio` 和 `numpy` 来实现。具体来说,根据指定的维度(tiles_per_dimension)和重叠因子(overlap_factor),计算每个影像片段的大小。通过嵌套循环,按照计算出的片段大小对影像进行裁剪[^3]。 下面是一个简单的例子来展示如何利用这些工具完成这一任务: ```python import rasterio from rasterio.windows import Window import numpy as np import os def slice_image(input_raster, output_folder, tiles_per_row, tiles_per_col, overlap=0): with rasterio.open(input_raster) as src: width = src.width height = src.height tile_width = (width - (tiles_per_col - 1) * overlap) / tiles_per_col tile_height = (height - (tiles_per_row - 1) * overlap) / tiles_per_row meta = src.meta.copy() for row in range(tiles_per_row): for col in range(tiles_per_col): start_x = int(col * (tile_width + overlap)) start_y = int(row * (tile_height + overlap)) window = Window(start_x, start_y, min(int(tile_width), width-start_x), min(int(tile_height), height-start_y)) transform = src.window_transform(window) img_slice = src.read(window=window) out_meta = meta out_meta.update({ "driver": "GTiff", "height": img_slice.shape[1], "width": img_slice.shape[2], "transform": transform, "count": src.count }) filename = f"{output_folder}/slice_{row}_{col}.tif" with rasterio.open(filename, 'w', **out_meta) as dest: dest.write(img_slice) if __name__ == '__main__': input_file_path = './aa.tif' output_directory = './output' if not os.path.exists(output_directory): os.makedirs(output_directory) rows = cols = 8 # 假设并行度为8意味着每边分成8份 slice_image(input_file_path, output_directory, rows, cols, overlap=0) ``` 此脚本定义了一个名为 `slice_image()` 的函数,该函数接收输入栅格文件路径、输出目录路径以及想要创建的小图数量作为参数。它还接受可选参数用于设置相邻小图之间的重叠量,默认情况下没有重叠。这段代码会读取原始图像,并将其分割成更小的部分保存到指定的目标位置。
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