在圖像裁剪操作中，opencv和pillow兩個庫都具有相應(yīng)的函數(shù)，但是這兩個庫中的函數(shù)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：
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(zhuǎn)角度
- 將原圖像進行旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)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(zhuǎn)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：
1 求出該區(qū)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(zhuǎn)角度。
rect = cv2.minAreaRect(self.contours[0])#rect為[(旋轉(zhuǎn)中心x坐標，旋轉(zhuǎn)中心y坐標)，(矩形長，矩形寬),旋轉(zhuǎn)角度]
box_origin = cv2.boxPoints(rect)#box_origin為[(x0,y0),(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3)]
2 將原圖像進行旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)角度為最小外接矩形的角度，由于防止旋轉(zhuǎn)后目標區(qū)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]))
3 將原四個點的坐標做映射，映射到旋轉(zhuǎn)后的區(qū)域，得到新的四個點的坐標。
#逆時針旋轉(zhuǎn)
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(zhuǎn)
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 output
box = 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(jīng)過旋轉(zhuǎn)后已經(jīng)變?yōu)楹蛨D片沒有旋轉(zhuǎn)角的圖像，經(jīng)過實驗觀察旋轉(zhuǎn)后的坐標還是有細微差別，但誤差已經(jīng)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 cropimage
imagecrop(dst,np.int0(box))
到此，利用4個坐標點對圖像進行裁剪操作已經(jīng)完成。
到此這篇關(guān)于python四個坐標點對圖片區(qū)域最小外接矩形進行裁剪的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python 圖片坐標裁剪內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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