python opencv圆形切图

以下是一种基于OpenCV的Python代码，可以实现圆形切图的功能：

import cv2

# 读取原始图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 获取图像中心点坐标和半径大小
height, width, channels = img.shape
center = (int(width/2), int(height/2))
radius = int(min(center[0], center[1]))

# 创建一个与原始图像大小相同的黑色背景
mask = np.zeros((height, width), np.uint8)

# 绘制白色的圆形掩码
cv2.circle(mask, center, radius, (255, 255, 255), -1)

# 将掩码与原始图像进行按位与操作，得到圆形切图
result = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)

# 显示圆形切图
cv2.imshow("result", result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码首先读取原始图像，然后获取图像的中心点坐标和半径大小。接着，创建一个与原始图像大小相同的黑色背景，并绘制白色的圆形掩码。最后，将掩码与原始图像进行按位与操作，得到圆形切图。最后显示圆形切图。

相关问题

python opencv 圆形ROI

在Python中，OpenCV是一个非常流行的计算机视觉库，用于图像处理和计算机视觉任务。如果你想要在图像中提取圆形区域（ROI），可以使用OpenCV的函数来实现。

首先，你需要导入OpenCV库：

import cv2

然后，你可以使用`cv2.HoughCircles()`函数来检测图像中的圆形。这个函数使用霍夫变换来检测圆形，并返回检测到的圆形的参数。

下面是一个简单的示例代码，展示了如何在图像中提取圆形区域：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 预处理图像
image = cv2.medianBlur(image, 5)
image = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)

# 检测圆形
circles = cv2.HoughCircles(image, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20,
                           param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)

# 提取圆形区域
if circles is not None:
    circles = np.uint16(np.around(circles))
    for circle in circles[0, :]:
        center = (circle[0], circle[1])
        radius = circle[2]
        # 绘制圆形
        cv2.circle(image, center, radius, (0, 255, 0), 2)

# 显示图像
cv2.imshow('Circle ROI', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们首先读取了一张图像，并对图像进行了预处理，然后使用`cv2.HoughCircles()`函数检测圆形。最后，我们使用`cv2.circle()`函数绘制检测到的圆形。

请注意，`cv2.HoughCircles()`函数的参数需要根据你的具体图像进行调整，以获得最佳的圆形检测结果。

python opencv图片根据坐标切图

使用Python与OpenCV库可以很方便地根据给定的坐标参数切割图片。

首先，我们需要导入OpenCV库:

import cv2

然后，可以使用cv2.imread()函数读取待切割的图片:

image = cv2.imread("image.jpg")

接下来，我们可以根据需要切割的图片区域的坐标参数来切割图片。假设我们要切割的区域左上角的坐标为(x1, y1)，右下角的坐标为(x2, y2)，那么可以使用以下代码切割图片并将切片保存为新的图片文件:

crop_image = image[y1:y2, x1:x2]
cv2.imwrite("crop_image.jpg", crop_image)

在这里，image[y1:y2, x1:x2]表示从原始图片中选取[y1:y2]行和[x1:x2]列的区域，即选取以(x1,y1)和(x2,y2)为对角线的矩形区域。

最后，使用cv2.imwrite()函数将切割好的图片保存为新的文件crop_image.jpg。

总结来说，Python与OpenCV库能够轻松实现根据给定坐标切割图片。我们只需导入库，读取图片，定义切割区域的坐标参数，切割图片并保存即可。