使用Python自动裁剪图像

Question

我想使用OpenCV自动裁剪图像到许多图像中，输出图像的数量是可变的。我开始用透明背景替换白色背景。

输入图片：

我使用此脚本用透明背景替换白色背景：

from PIL import Image

img = Image.open('./images/SPORTS/546.png')
img = img.convert("RGBA")
datas = img.getdata()

newData = []
for item in datas:
    if item[0] == 253 and item[1] == 252 and item[2] == 252:
        newData.append((255, 255, 255, 0))
    else:
        newData.append(item)

img.putdata(newData)
img.show()
img.save("split_image_example.png", "PNG")

所以在这个例子中我想得到4个分开的图像。

Answer 1

你可以在findContour（）上使用BoundingRect（） 见http://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/imgproc/shapedescriptors/bounding_rects_circles/bounding_rects_circles.html

对于你的情况：

img=cv2.imread(path_to_your_image,0)
if img is None:
    sys.exit("No input image") #good practice

#thresholding your image to keep all but the background (I took a version of your
#image with a white background, you may have to adapt the threshold
thresh=cv2.threshold(img, 250, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV);
res=thresh[1]

#dilating the result to connect all small components in your image
kernel=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS,(3,3))
for i in range(10):
    res=cv2.dilate(res,kernel)

#Finding the contours
 img2,contours,hierarchy=
cv2.findContours(res,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)


cpt=0
for contour in contours:
    #finding the bounding rectangle of your contours
    rect=cv2.boundingRect(contour)
    #cropping the image to the value of the bounding rectangle
    img2=img[rect[1]:rect[1]+rect[3],rect[0]:rect[0]+rect[2]]
    cv2.imwrite("path_you_want_to_save"+str(cpt)+".png", img2)
    cpt=cpt+1;

这是一个快速代码，您可能想要更改：保存方法，轮廓计算参数，扩容方法.... 最重要的是，它适合您在此处给出的图像，但可能不适用于您的物体距离更近或者更稀疏的情况。 （如果扩张不能将它们合并在一起）