How to crop an image in OpenCV using Python

Как я могу обрезать изображения, как я делал раньше в PIL, используя OpenCV.

Рабочий пример на PIL

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

Но как я могу это сделать в OpenCV?

Это то, что я пробовал:

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)

Но это не работает.

Я думаю, что неправильно использовал getRectSubPix. Если это так, пожалуйста, объясните, как я могу правильно использовать эту функцию.

Это очень просто. Используйте numpy slicing.

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

у меня был этот вопрос, и я нашел другой ответ здесь: скопируйте интересующую область

Если мы рассматриваем (0,0) как верхний левый угол вызываемого изображения im с направлением слева направо в направлении x и сверху вниз в направлении y. и у нас есть (x1, y1) в качестве верхней левой вершины и (x2, y2) в качестве нижней правой вершины прямоугольной области внутри этого изображения, тогда:

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

вот исчерпывающий ресурс по индексации и нарезке массивов numpy, который может рассказать вам больше о таких вещах, как обрезка части изображения. изображения будут храниться в виде массива numpy в opencv2.

:)

Этот код обрезает изображение от x = 0, y = 0 до h = 100, w = 200.

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) 

Обратите внимание, что нарезка изображения - это не создание копии cropped image, а создание pointer для roi. Если вы загружаете так много изображений, обрезаете соответствующие части изображений с помощью нарезки, а затем добавляете в список, это может привести к огромной трате памяти.

Предположим, вы загружаете по N изображений >1MP и вам нужна только 100x100 область из верхнего левого угла.

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.

В качестве альтернативы вы можете скопировать соответствующую часть с помощью .copy(), так что сборщик мусора удалит ее 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.

Узнав об этом, я понял, что в одном из комментариев от пользователя 1270710 упоминалось об этом, но мне потребовалось довольно много времени, чтобы выяснить это (т. Е. Отладка и т.д.). Итак, я думаю, это заслуживает упоминания.