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python四個坐標點對圖片區域最小外接矩形進行裁剪

瀏覽:3日期:2022-06-17 14:23:44

在圖像裁剪操作中,opencv和pillow兩個庫都具有相應的函數,但是這兩個庫中的函數僅僅能對與圖片平行的矩形進行裁剪操作,如果想要對目標的最小外接矩形進行裁剪該如何操作呢?如下所示:

python四個坐標點對圖片區域最小外接矩形進行裁剪

具體處理該問題的思路如下:

計算最小外接矩形的四個點的坐標,旋轉角度 將原圖像進行旋轉,旋轉角度為最小外接矩形的角度 將四個點的坐標進行映射,求出被旋轉后圖像的四個點的坐標 利用這四個點對圖像進行裁剪

圖像原圖如下:

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1 求出該區域的最小外接矩形,并且得到外接矩形的四個點的坐標和旋轉角度。

rect = cv2.minAreaRect(self.contours[0])#rect為[(旋轉中心x坐標,旋轉中心y坐標),(矩形長,矩形寬),旋轉角度]box_origin = cv2.boxPoints(rect)#box_origin為[(x0,y0),(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3)]

python四個坐標點對圖片區域最小外接矩形進行裁剪

2 將原圖像進行旋轉,旋轉角度為最小外接矩形的角度,由于防止旋轉后目標區域在圖像外面,所以我將圖像大小擴大為原來的2倍。

M = cv2.getRotationMatrix2D(rect[0],rect[2],1)dst = cv2.warpAffine(rotateimg,M,(2*rotateimg.shape[0],2*rotateimg.shape[1]))

python四個坐標點對圖片區域最小外接矩形進行裁剪

3 將原四個點的坐標做映射,映射到旋轉后的區域,得到新的四個點的坐標。

#逆時針旋轉def Nrotate(angle,valuex,valuey,pointx,pointy): angle = (angle/180)*math.pi valuex = np.array(valuex) valuey = np.array(valuey) nRotatex = (valuex-pointx)*math.cos(angle) - (valuey-pointy)*math.sin(angle) + pointx nRotatey = (valuex-pointx)*math.sin(angle) + (valuey-pointy)*math.cos(angle) + pointy return (nRotatex, nRotatey)#順時針旋轉def Srotate(angle,valuex,valuey,pointx,pointy): angle = (angle/180)*math.pi valuex = np.array(valuex) valuey = np.array(valuey) sRotatex = (valuex-pointx)*math.cos(angle) + (valuey-pointy)*math.sin(angle) + pointx sRotatey = (valuey-pointy)*math.cos(angle) - (valuex-pointx)*math.sin(angle) + pointy return (sRotatex,sRotatey)#將四個點做映射def rotatecordiate(angle,rectboxs,pointx,pointy): output = [] for rectbox in rectboxs:if angle>0: output.append(Srotate(angle,rectbox[0],rectbox[1],pointx,pointy))else: output.append(Nrotate(-angle,rectbox[0],rectbox[1],pointx,pointy)) return outputbox = rotatecordiate(rect[2],box_origin,rect[0][0],rect[0][1])

4 利用四個點坐標進行裁剪,如2中圖所示,圖像經過旋轉后已經變為和圖片沒有旋轉角的圖像,經過實驗觀察旋轉后的坐標還是有細微差別,但誤差已經在千分點甚至萬分點左右,對我們裁剪造成的影響可以忽略不計。

def imagecrop(image,box): xs = [x[1] for x in box] ys = [x[0] for x in box] print(xs) print(min(xs),max(xs),min(ys),max(ys)) cropimage = image[min(xs):max(xs),min(ys):max(ys)] print(cropimage.shape) cv2.imwrite(’cropimage.png’,cropimage) return cropimageimagecrop(dst,np.int0(box))

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到此,利用4個坐標點對圖像進行裁剪操作已經完成。

到此這篇關于python四個坐標點對圖片區域最小外接矩形進行裁剪的文章就介紹到這了,更多相關python 圖片坐標裁剪內容請搜索好吧啦網以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持好吧啦網!

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