Question

我需要使用PIL将此图像切割成三个部分并选择中间部分。我该怎么做？

http://thedilbertstore.com/images/periodic_content/dilbert/dt110507dhct.jpg

Answer 1

假设你有这么长的照片。

现在你想把它分成更小的垂直位，因为它太长了。

这是一个Python脚本，可以做到这一点。这对于我为LaTeX文档准备非常长的图像非常有用。

from __future__ import division
import Image
import math
import os

def long_slice(image_path, out_name, outdir, slice_size):
    """slice an image into parts slice_size tall"""
    img = Image.open(image_path)
    width, height = img.size
    upper = 0
    left = 0
    slices = int(math.ceil(height/slice_size))

    count = 1
    for slice in range(slices):
        #if we are at the end, set the lower bound to be the bottom of the image
        if count == slices:
            lower = height
        else:
            lower = int(count * slice_size)  
        #set the bounding box! The important bit     
        bbox = (left, upper, width, lower)
        working_slice = img.crop(bbox)
        upper += slice_size
        #save the slice
        working_slice.save(os.path.join(outdir, "slice_" + out_name + "_" + str(count)+".png"))
        count +=1

if __name__ == '__main__':
    #slice_size is the max height of the slices in pixels
    long_slice("longcat.jpg","longcat", os.getcwd(), 300)

这是输出

Answer 2

我想投票Gourneau's解决方案，但缺乏足够的声誉。但是，我想我会发布由于他的答案而开发的代码，以防它可能对其他人有帮助。我还添加了迭代文件结构的功能，并选择图像宽度。

import Image
import os

# Set the root directory
rootdir = 'path/to/your/file/directory'

def long_slice(image_path, out_name, outdir, sliceHeight, sliceWidth):
    img = Image.open(image_path) # Load image
    imageWidth, imageHeight = img.size # Get image dimensions
    left = 0 # Set the left-most edge
    upper = 0 # Set the top-most edge
    while (left < imageWidth):
        while (upper < imageHeight):
            # If the bottom and right of the cropping box overruns the image.
            if (upper + sliceHeight > imageHeight and \
                left + sliceWidth > imageWidth):
                bbox = (left, upper, imageWidth, imageHeight)
            # If the right of the cropping box overruns the image
            elif (left + sliceWidth > imageWidth):
                bbox = (left, upper, imageWidth, upper + sliceHeight)
            # If the bottom of the cropping box overruns the image
            elif (upper + sliceHeight > imageHeight):
                bbox = (left, upper, left + sliceWidth, imageHeight)
            # If the entire cropping box is inside the image,
            # proceed normally.
            else:
                bbox = (left, upper, left + sliceWidth, upper + sliceHeight)
            working_slice = img.crop(bbox) # Crop image based on created bounds
            # Save your new cropped image.
            working_slice.save(os.path.join(outdir, 'slice_' + out_name + \
                '_' + str(upper) + '_' + str(left) + '.jpg'))
            upper += sliceHeight # Increment the horizontal position
        left += sliceWidth # Increment the vertical position
        upper = 0

if __name__ == '__main__':
    # Iterate through all the files in a set of directories.
    for subdir, dirs, files in os.walk(rootdir):
        for file in files:
            long_slice(subdir + '/' + file, 'longcat', subdir, 128, 128)

Answer 3

对于这个特定的图像你会做

import Image
i = Image.open('dt110507dhct.jpg')
frame2 = i.crop(((275, 0, 528, 250)))
frame2.save('dt110507dhct_frame2.jpg')

Answer 4

查看PIL的crop（）方法

http://effbot.org/imagingbook/image.htm

（需要知道图像的边界框...假设图像每天都有相同的尺寸，你应该能够确定一次边界框并一直使用它。）

Answer 5

如果之前不知道这些方框，我会在图像（x和y方向）上运行一个简单的边缘搜索过滤器，以找到方框的边界。

一个简单的方法是：

在图像上运行水平边缘滤镜。您现在有一个图像，其中每个像素描述该像素左右两侧的强度变化。即它将“找到”垂直线。
对于水平边缘图像中的每一列，获取其行的平均绝对幅度。在生成的1 x WIDTH大小的数组中，您将在最高值的位置找到垂直线。由于线条的宽度超过一个像素，因此在这里可能需要有点聪明。
对另一个轴执行相同操作以查找水平线。

如果你认为盒子的边框总是黑色，你可以先提取一些黑色（或接近黑色）的像素进行一些预处理。但我怀疑它是否必要，因为上述方法应该非常稳定。

Answer 6

加载图片
获取尺寸
使用Crop方法
保存中间图像

使用Python Image Library将一个图像切割成多个图像

6 个答案: