下面是Python Opencv应用实现图片切分操作的完整攻略:
在图像处理的领域中,图像切分是非常基础而重要的操作,它可以将一张大图片切分成小图片,方便进行后续的处理。本文将介绍如何使用Python Opencv实现图像切分操作。
在使用Python Opencv实现图像切分操作之前,需要安装以下工具和库:
pip install opencv-python
同时需要准备一张需要切分的图片。
使用Opencv-python库的cv2.imread()
函数读取指定路径下的图片(图片路径需要自己替换为实际路径):
import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread('path/to/image.jpg')
将图片按照固定大小切分成若干个小图片,可以使用cv2.split()
函数进行分割。
下面的示例将一张图片按照特定的大小进行切分,将结果保存为n行m列的图片矩阵:
import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread('path/to/image.jpg')
# 每个小图片的大小(宽度和高度)
w, h = 100, 100
# 图片切分
imgs = []
for i in range(0, img.shape[0], h):
for j in range(0, img.shape[1], w):
imgs.append(img[i:i+h,j:j+w])
该示例将原始图片分成宽度为100、高度为100的小图片,并保存在imgs
数组中。
使用cv2.imwrite()
函数将小图片保存为文件:
for i, img in enumerate(imgs):
cv2.imwrite(f'path/to/result/{i}.jpg', img)
enumerate()
函数可用于获取图片的索引值。
import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread('path/to/image.jpg')
# 图片切分
imgs = []
for i in range(0, img.shape[0], img.shape[0]//2):
for j in range(0, img.shape[1], img.shape[1]//4):
imgs.append(img[i:i+img.shape[0]//2,j:j+img.shape[1]//4])
# 将小图片保存为文件
for i, img in enumerate(imgs):
cv2.imwrite(f'path/to/result/{i}.jpg', img)
该示例将一张图片分成8块,每块大小为原始图片的1/8。
import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread('path/to/image.jpg')
# 图片切分
imgs = []
for i in range(0, img.shape[0], img.shape[0]//3):
for j in range(0, img.shape[1], img.shape[1]//3):
imgs.append(img[i:i+img.shape[0]//3,j:j+img.shape[1]//3])
# 将小图片保存为文件
for i, img in enumerate(imgs):
cv2.imwrite(f'path/to/result/{i}.jpg', img)
该示例将一张图片分成3x3的九宫格。