python利用opencv截取图片

时间: 2023-04-23 14:04:52 浏览: 82
可以使用Python中的OpenCV库来截取图片。具体步骤如下: 1. 导入OpenCV库 ```python import cv2 ``` 2. 读取图片 ```python img = cv2.imread('image.jpg') ``` 3. 截取图片 ```python # 截取图片的区域 x, y, w, h = 100, 100, 200, 200 # 截取图片 crop_img = img[y:y+h, x:x+w] ``` 4. 显示截取后的图片 ```python cv2.imshow('crop image', crop_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 以上就是利用Python和OpenCV库来截取图片的步骤。
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python利用opencv从视频中保存图片

使用OpenCV库可以方便地从视频中截取并保存图片。下面是一个简单的Python代码示例: ```python import cv2 # 打开视频文件 cap = cv2.VideoCapture('video.mp4') # 设定帧数,即每秒钟显示多少张图片 fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) # 读取视频文件中的每一帧图片 while(cap.isOpened()): ret, frame = cap.read() if ret == False: break # 显示当前帧图片并保存 cv2.imshow('frame', frame) cv2.imwrite('frame.jpg', frame) # 按下q退出 if cv2.waitKey(int(1000/fps)) & 0xFF == ord('q'): break # 释放资源 cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 在上面的代码中,首先打开视频文件,并设置每秒钟需要显示多少张图片。然后使用循环读取视频文件中的每一帧图片,并在每一帧图片上显示出来并保存为一个文件。最后,按下q键退出循环,释放资源并关闭窗口。

利用python3和opencv去掉图片黑边

可以通过以下步骤使用Python和OpenCV去掉图片的黑边: 1. 导入必要的库 ``` import cv2 import numpy as np ``` 2. 读取图片 ``` img = cv2.imread('image.jpg') ``` 3. 将图片灰度化 ``` gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ``` 4. 对图片进行二值化处理 ``` thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1] ``` 5. 查找图片边缘 ``` cnts = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1] ``` 6. 找到图片最大的边缘 ``` c = max(cnts, key=cv2.contourArea) ``` 7. 获取最大边缘的坐标范围 ``` x,y,w,h = cv2.boundingRect(c) ``` 8. 截取去掉黑边的图片 ``` crop = img[y:y+h, x:x+w] ``` 9. 显示截取后的图片 ``` cv2.imshow('crop', crop) cv2.waitKey() ``` 完整代码如下: ``` import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('image.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1] cnts = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1] c = max(cnts, key=cv2.contourArea) x,y,w,h = cv2.boundingRect(c) crop = img[y:y+h, x:x+w] cv2.imshow('crop', crop) cv2.waitKey() ```

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