使用OpenCV和Python对图像进行居中

Question

我们的程序会收集一系列图像，如下所示：

现在我需要将“H＆＃39;到50x50图像的中心（这样它可以被送到ML算法），我该怎么办？

编辑：所有输入数据都与给定的图像类似，并且是灰度级的。

Answer 1

它们都是字母（甚至是H）吗？

有几种方法可以解决这个问题。最快（但最天真）的方法是找到最左边和最右边的黑色像素，然后在中间点居中。然后做同样的垂直。基本上为图像创建一个边界框，您可以在其中过滤非#FFFFFF

的任何内容

同样，取决于数据。

Answer 2

您还可以使用Scikit图像查找图像的质心（或者您自己的功能），然后使用填充翻译图像？在Python中执行此操作的基本方法是：

im = numpy.zeros((20, 20))
im[2:6, 2:14] = 1


# Determine Centre of Mass

com = ndimage.measurements.center_of_mass(im)

print(com)

# Translation distances in x and y axis

x_trans = int(im.shape[0]//2-com[0])
y_trans = int(im.shape[1]//2-com[1])

# Pad and remove pixels from image to perform translation

if x_trans > 0:
    im2 = numpy.pad(im, ((x_trans, 0), (0, 0)), mode='constant')
    im2 = im2[:im.shape[0]-x_trans, :]
else:
    im2 = numpy.pad(im, ((0, -x_trans), (0, 0)), mode='constant')
    im2 = im2[-x_trans:, :]

if y_trans > 0:
    im3 = numpy.pad(im2, ((0, 0), (y_trans, 0)), mode='constant')
    im3 = im3[:, :im.shape[0]-y_trans]

else:
    im3 = numpy.pad(im2, ((0, 0), (0, -y_trans)), mode='constant')
    im3 = im3[:, -y_trans:]


print(ndimage.measurements.center_of_mass(im3))