Pythonを使用してOpenCVで画像をトリミングする方法

以前にPILで行ったように、OpenCVを使用して画像をトリミングする方法を教えてください。

PILの作業例

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

しかし、どうすればOpenCVでそれを実行できますか？

これは私が試したものです：

im = cv.imread('0.png', cv.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE)
(thresh, im_bw) = cv.threshold(im, 128, 255, cv.THRESH_OTSU)
im = cv.getRectSubPix(im_bw, (98, 33), (1, 1))
cv.imshow('Img', im)
cv.waitKey(0)

しかし、それは機能しません。

私は間違って使用したと思いますgetRectSubPix。その場合は、この機能の使い方を教えてください。

とても簡単です。派手なスライスを使用します。

import cv2
img = cv2.imread("lenna.png")
crop_img = img[y:y+h, x:x+w]
cv2.imshow("cropped", crop_img)
cv2.waitKey(0)

私はこの質問を持っていて、ここに別の答えを見つけました：関心領域をコピー

（0,0）を画像の左上隅と見なすとim、左から右にx方向、上から下にy方向で呼び出されます。そして、その画像内の長方形領域の左上頂点として（x1、y1）、右下頂点として（x2、y2）があり、次のようになります。

roi = im[y1:y2, x1:x2]

numpy配列のインデックス付けとスライスに関する包括的なリソースは、画像の一部のトリミングなどについて詳しく説明しています。画像はopencv2にnumpy配列として保存されます。

:)

画像スライスは、のコピーを作成していない、なおcropped imageが、作成pointerしますroi。非常に多くの画像をロードし、スライスを使用して画像の関連部分をトリミングし、リストに追加する場合、これは巨大なメモリの浪費になる可能性があります。

それぞれがN個の画像をロードし、左上隅からの領域>1MPのみが必要であるとします100x100。

Slicing：

X = []
for i in range(N):
    im = imread('image_i')
    X.append(im[0:100,0:100]) # This will keep all N images in the memory. 
                              # Because they are still used.

または、関連パーツをでコピーして、.copy()ガベージコレクターが削除するようにすることもできますim。

X = []
for i in range(N):
    im = imread('image_i')
    X.append(im[0:100,0:100].copy()) # This will keep only the crops in the memory. 
                                     # im's will be deleted by gc.

これを見つけた後、私はuser1270710によるコメントの1つにそれが言及されていることに気付きましたが、見つけるのにかなりの時間がかかりました（つまり、デバッグなど）。だから、言及する価値があると思います。

このコードは、x = 0、y = 0の位置からh = 100、w = 200まで画像をトリミングします

import numpy as np
import cv2

image = cv2.imread('download.jpg')
y=0
x=0
h=100
w=200
crop = image[y:y+h, x:x+w]
cv2.imshow('Image', crop)
cv2.waitKey(0) 

以下は画像をトリミングする方法です。

image_path：編集する画像へのパス

coords： x / y座標のタプル（x1、y1、x2、y2）[mspaintで画像を開き、ビュータブの[ルーラー]をチェックして座標を確認します]

saved_location：トリミングされた画像を保存するためのパス

from PIL import Image
    def crop(image_path, coords, saved_location:
        image_obj = Image.open("Path of the image to be cropped")
            cropped_image = image_obj.crop(coords)
            cropped_image.save(saved_location)
            cropped_image.show()


if __name__ == '__main__':
    image = "image.jpg"
    crop(image, (100, 210, 710,380 ), 'cropped.jpg')

opencv copy border関数を使用した堅牢なクロップ：

def imcrop(img, bbox):
   x1, y1, x2, y2 = bbox
   if x1 < 0 or y1 < 0 or x2 > img.shape[1] or y2 > img.shape[0]:
        img, x1, x2, y1, y2 = pad_img_to_fit_bbox(img, x1, x2, y1, y2)
   return img[y1:y2, x1:x2, :]

def pad_img_to_fit_bbox(img, x1, x2, y1, y2):
    img = cv2.copyMakeBorder(img, - min(0, y1), max(y2 - img.shape[0], 0),
                            -min(0, x1), max(x2 - img.shape[1], 0),cv2.BORDER_REPLICATE)
   y2 += -min(0, y1)
   y1 += -min(0, y1)
   x2 += -min(0, x1)
   x1 += -min(0, x1)
   return img, x1, x2, y1, y2

これはより堅牢なimcropのコードです（MATLABのように少し）

def imcrop(img, bbox): 
    x1,y1,x2,y2 = bbox
    if x1 < 0 or y1 < 0 or x2 > img.shape[1] or y2 > img.shape[0]:
        img, x1, x2, y1, y2 = pad_img_to_fit_bbox(img, x1, x2, y1, y2)
    return img[y1:y2, x1:x2, :]

def pad_img_to_fit_bbox(img, x1, x2, y1, y2):
    img = np.pad(img, ((np.abs(np.minimum(0, y1)), np.maximum(y2 - img.shape[0], 0)),
               (np.abs(np.minimum(0, x1)), np.maximum(x2 - img.shape[1], 0)), (0,0)), mode="constant")
    y1 += np.abs(np.minimum(0, y1))
    y2 += np.abs(np.minimum(0, y1))
    x1 += np.abs(np.minimum(0, x1))
    x2 += np.abs(np.minimum(0, x1))
    return img, x1, x2, y1, y2

または、トリミングにテンソルフローを使用し、画像から配列を作成するためにopenCVを使用することもできます。

import cv2
img = cv2.imread('YOURIMAGE.png')

これimgは（imageheight、imagewidth、3）形状配列です。tensorflowで配列をクロップします。

import tensorflow as tf
offset_height=0
offset_width=0
target_height=500
target_width=500
x = tf.image.crop_to_bounding_box(
    img, offset_height, offset_width, target_height, target_width
)

tf.kerasを使用してイメージを再構成し、うまくいったかどうかを確認できるようにします。

tf.keras.preprocessing.image.array_to_img(
    x, data_format=None, scale=True, dtype=None
)

これは写真をノートブックに印刷します（Google Colabでテスト済み）。

コード全体を一緒に：

import cv2
img = cv2.imread('YOURIMAGE.png')

import tensorflow as tf
offset_height=0
offset_width=0
target_height=500
target_width=500
x = tf.image.crop_to_bounding_box(
    img, offset_height, offset_width, target_height, target_width
)

tf.keras.preprocessing.image.array_to_img(
    x, data_format=None, scale=True, dtype=None
)