用Python获取灰度图中白框角点坐标,并裁剪出256×256的含白框的图片然后保存
时间: 2023-03-16 08:44:07 浏览: 131
可以使用Python的OpenCV库来实现。首先,使用cv2.findContours()函数检测出灰度图像中的轮廓,然后使用cv2.minAreaRect()函数获取白框四个角点的坐标。然后,根据获取的坐标,使用cv2.getRectSubPix()函数裁剪出含有白框的256×256图像,最后使用cv2.imwrite()函数保存图像。
相关问题
我想从黑白的jbg格式的图像中获取某一个区域的灰度
好的,您可以使用Python中的PIL库来处理图像。首先,您需要使用PIL库中的Image.open()函数打开图像,然后使用Image.crop()函数来裁剪出您需要的区域。接下来,您可以使用Image.convert()函数将图像转换为灰度图像,并使用Image.getpixel()函数获取裁剪后图像中指定位置的像素值。以下是示例代码:
```python
from PIL import Image
# 打开图像
img = Image.open('image.jpg')
# 裁剪出指定区域
box = (100, 100, 200, 200)
cropped_img = img.crop(box)
# 转换为灰度图像
grey_img = cropped_img.convert('L')
# 获取指定位置的像素值
pixel_value = grey_img.getpixel((50, 50))
print(pixel_value)
```
在上面的代码中,我们首先打开了名为 `image.jpg` 的图像,然后使用 `crop()` 函数从图像中裁剪出了左上角坐标为 (100, 100),右下角坐标为 (200, 200) 的区域。接着,我们使用 `convert()` 函数将裁剪后的图像转换为灰度图像,并使用 `getpixel()` 函数获取了裁剪后图像中坐标为 (50, 50) 的像素值。
用Python写裁剪图像中物体最小外接矩形
以下是使用OpenCV库和Python编写裁剪图像中物体最小外接矩形的示例代码:
```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('object.jpg')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 计算最小外接矩形
rect = cv2.minAreaRect(contours[0])
# 将矩形转换为整数坐标
box = cv2.boxPoints(rect)
box = np.int0(box)
# 绘制矩形
cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 0, 255), 2)
# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个示例中,我们首先读取了一个名为“object.jpg”的图像。然后将其转换为灰度图像,并使用cv2.threshold()函数进行二值化处理。接着使用cv2.findContours()函数查找图像中的轮廓。
一旦找到了轮廓,我们使用cv2.minAreaRect()函数计算它的最小外接矩形。此函数返回一个包含矩形中心、宽度、高度和旋转角度的元组。
然后,我们将矩形坐标存储在一个名为box的变量中,并将其转换为整数。最后,我们使用cv2.drawContours()函数在图像上绘制矩形。
运行这个代码,将显示原始图像和绘制了最小外接矩形的图像。