Question

我正在试图弄清楚如何制作一个从一张图片中剪切图像的脚本。在得到图像的轮廓后，我无法理解该怎么做。我的想法是加载一张纸，将其转换为灰度，找到轮廓，使用它们从原始彩色图像中剪切出来并单独保存。

import numpy as np
from sys import argv
from PIL import Image
from skimage import measure

# Inicialization
spritesToFind = argv[1]
spriteSize = argv[2]
sheet = Image.open(argv[3])

# To grayscale, so contour finding is easy
grayscale = sheet.convert('L')

# Let numpy do the heavy lifting for converting pixels to black or white
data = np.asarray(grayscale).copy()

# Find the contours we need
contours = measure.find_contours(data, 0.8)

# Now we put it back in PIL land

sprite = Image.fromarray(data)
sprite.save(str(spritesToFind), "PNG")

Answer 1

如果您只想剪切包含轮廓的最小矩形，可以使用轮廓中的（x，y）坐标创建从（min（x），min（y））到（max）的边界框（x）的最大值（Y））。

如果你想把所有不在轮廓内的东西归零，你应该研究如何确定一个点是否在一个多边形内，然后将每个不在轮廓内的点都归零。

Answer 2

其中contours是使用measure.find_contours找到的计数列表，x是您的图像。这显示了如何同时执行矩形边界框提取image_patch以及如何提取作为多边形new_image的一部分的像素：

from matplotlib import path

contour = contours[0]
path = path.Path(contour)

top = min(contour[:,0])
bottom = max(contour[:,0])
left = min(contour[:,1])
right = max(contour[:,1])

new_image = np.zeros([bottom-top,right-left])

for xr in range(new_image.shape[0]):
    for yr in range(new_image.shape[1]):        
        if(path.contains_point([top+xr,left+yr])):
            new_image[xr, yr] = x[top+xr, left+yr]


image_patch = x[top:bottom,left:right]

plt.imshow(image_patch)
plt.show()

plt.imshow(new_image)
plt.show()

从轮廓中提取图像

2 个答案: