Python を使用して OpenCV で画像をトリミングする方法: Numpy スライスと getRectSubPix?

Python を使用して OpenCV で画像をトリミングする方法

画像処理において、トリミングは画像から特定の領域を抽出する基本的な操作です。 Python の一般的なコンピューター ビジョン ライブラリである OpenCV は、numpy スライスや getRectSubPix などの関数を含む、トリミングのためのさまざまな方法を提供します。

トリミングに numpy スライスを使用する

最も単純で、 OpenCV で画像をトリミングする最も簡単な方法は、numpy スライスを使用することです。 Numpy 配列は OpenCV の画像を表し、スライス操作を使用して配列の特定の領域にアクセスできます。

import cv2

# Read the original image
img = cv2.imread("image.jpg")

# Crop a region using numpy slicing
cropped_img = img[y:y+h, x:x+w]

# Display the cropped image
cv2.imshow('Cropped Image', cropped_img)
cv2.waitKey(0)

トリミングに getRectSubPix を使用する

特定のシナリオでは、次のような正確なサブピクセルのトリミングが必要な場合は、OpenCV の getRectSubPix 関数を利用できます。ピクセル値を補間しながら画像の長方形部分を抽出します。

import cv2

# Read the original image
img = cv2.imread("image.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# Crop a region using getRectSubPix
cropped_img = cv2.getRectSubPix(img, (w, h), (x, y))

# Display the cropped image
cv2.imshow('Cropped Image', cropped_img)
cv2.waitKey(0)

コード例 (PIL と OpenCV)

PIL と OpenCV の違いを説明するにはOpenCV で提供されているものと同様の例を作成しましょう。質問。

PIL:

import PIL.Image as Image

im = Image.open('0.png').convert('L')
im = im.crop((1, 1, 98, 33))
im.save('_0.png')

OpenCV:

import cv2

# Read the image
img = cv2.imread('0.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# Crop the image using numpy slicing
cropped_img = img[1:33, 1:98]

# Save the cropped image
cv2.imwrite('_0.png', cropped_img)

この例では、OpenCV は numpy スライスを使用します座標 (1、1、98、33) で指定された画像をトリミングします。トリミングされた画像は「_0.png」として保存されます。

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