今天这篇给大家分享的知识是“基于Python怎样实现图片裁剪的功能”,小编觉得挺不错的，对大家学习或是工作可能会有所帮助，对此分享发大家做个参考，希望这篇“基于Python怎样实现图片裁剪的功能”文章能帮助大家解决问题。

一、操作流程

首先复制代码会吧？

1.有张照片

这是网上随便找的一张照片，自行保存测试

2.看看照片

运行代码，其中show_img函数是展示照片

3.选择角点

按照左上，右上，右下，左下的顺序选择四个角点

如果担心自己选不好，可以直接去除我代码里的points的注释，那是我自己用的原版

4.最终结果

二、代码分析

import 没什么好说的

#如果python没有安装cv2，那么就安装python-opencv就好
import cv2 as cv
import numpy as np

获取图片的长宽

#输入cv.imread后的图片，通过点击四个点选择要裁剪的部分
def get_window_size(src, bound=600):
    h,w = src.shape[0], src.shape[1]
    if h > w:
        h, w = bound, int(w*bound/h)
    else:
        h, w = int(h*bound/w), bound
    return (h, w)

通过鼠标获取图片的坐标点，顺序是左上，右上，右下，左下

class Indexer:
    def __init__(self, bound=4):
        self.id = 0
        self.bound = bound

    def get_id(self):
        self.id = (self.id + 1)
        return (self.id)


def on_EVENT_LBUTTONDOWN(event, x, y, flags, param):
    if event == cv.EVENT_LBUTTONDOWN:
        img = param['src']
        win_name = param['window']
        indexer = param['indexer']
        points = param['points']

        curr_id = indexer.get_id()
        points.append((x, y))
        print('第{}个顶点: ({},{})'.format(curr_id, x, y))

        cv.circle(img, (x, y), 10, (0, 0, 255), thickness=2)
        cv.putText(
            img,
            str(curr_id),  # 文字
            (x, y),  # 坐标
            cv.FONT_HERSHEY_PLAIN,
            5,  # 字号
            (0, 0, 255),  # 字体颜色
            thickness=2  # 粗细
        )

        cv.imshow(win_name, img)

#输入cv.imread后的图片，通过点击四个点选择要裁剪的部分
def get_points(src):
    points = []
    indexer = Indexer()
    h, w=get_window_size(src)
    win_name = 'get_points'
    cv.namedWindow(win_name, cv.WINDOW_NORMAL)
    cv.resizeWindow(win_name, width=w, height=h)
    cv.imshow(win_name, src)
    cv.setMouseCallback(win_name, on_EVENT_LBUTTONDOWN,
                        param={'src': src, 'window': win_name, 'indexer': indexer, 'points': points})
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()
    if len(points)>4:
        return points[0:4]
    # print(points)
    # points=[(2, 14), (90, 50), (87, 194), (1, 204)]
    return points

#输入cv.imread后的图片，展示图片长什么样
def show_img(src):
    win_name = 'show_img'
    h, w=get_window_size(src)
    cv.namedWindow(win_name, cv.WINDOW_NORMAL)
    cv.resizeWindow(win_name, width=w, height=h)
    cv.imshow(win_name, src)
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()

将图片截取，并按照指定的长宽比恢复成矩形

def photo_cut_restore(src,points,H,W):

    target_points = [(0, 0), (W, 0), (W, H), (0, H)]
    points, target_points = np.array(points, dtype=np.float32), np.array(target_points, dtype=np.float32)
    M = cv.getPerspectiveTransform(points, target_points)
    # print('透视变换矩阵:', M)

    result = cv.warpPerspective(src_copy, M, (0, 0))
    result = result[:H, :W]
    win_name = 'Result'
    cv.namedWindow(win_name, cv.WINDOW_NORMAL)
    cv.resizeWindow(win_name, width=W, height=H)
    cv.imshow(win_name,result)
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()
    return  result

主程序

if __name__ == '__main__':

    path = './1.jpg'
    src = cv.imread(path)
    src_copy = src.copy()

     show_img(src)


    W = 20
    H = 20
    # points=[(112, 308), (175, 310), (176, 369), (113, 369)]
    
    points=get_points(src)
    n = 20
    W = int(W * n)
    H = int(H * n)

    result=photo_cut_restore(src_copy,points,H,W)

    output_file = 'result.jpg'
    cv.imwrite(output_file, result)

三、懒人一键复制代码

诶，气不气，好不容易一段段复制完，结果最后居然有一键复制的地方

import cv2 as cv
import numpy as np

#输入cv.imread后的图片，通过点击四个点选择要裁剪的部分
def get_window_size(src, bound=600):
    h,w = src.shape[0], src.shape[1]
    if h > w:
        h, w = bound, int(w*bound/h)
    else:
        h, w = int(h*bound/w), bound
    return (h, w)


class Indexer:
    def __init__(self):
        self.id = 0

    def get_id(self):
        self.id = (self.id + 1)
        return (self.id)


def on_EVENT_LBUTTONDOWN(event, x, y, flags, param):
    if event == cv.EVENT_LBUTTONDOWN:
        img = param['src']
        win_name = param['window']
        indexer = param['indexer']
        points = param['points']

        curr_id = indexer.get_id()
        points.append((x, y))
        print('第{}个顶点: ({},{})'.format(curr_id, x, y))

        cv.circle(img, (x, y), 10, (0, 0, 255), thickness=2)
        cv.putText(
            img,
            str(curr_id),  # 文字
            (x, y),  # 坐标
            cv.FONT_HERSHEY_PLAIN,
            5,  # 字号
            (0, 0, 255),  # 字体颜色
            thickness=2  # 粗细
        )

        cv.imshow(win_name, img)

#输入cv.imread后的图片，通过点击四个点选择要裁剪的部分
def get_points(src):
    points = []
    indexer = Indexer()
    h, w=get_window_size(src)
    win_name = 'get_points'
    cv.namedWindow(win_name, cv.WINDOW_NORMAL)
    cv.resizeWindow(win_name, width=w, height=h)
    cv.imshow(win_name, src)
    cv.setMouseCallback(win_name, on_EVENT_LBUTTONDOWN,
                        param={'src': src, 'window': win_name, 'indexer': indexer, 'points': points})
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()
    if len(points)>4:
        return points[0:4]
    # print(points)
    # points=[(2, 14), (90, 50), (87, 194), (1, 204)]
    return points

#输入cv.imread后的图片，展示图片长什么样
def show_img(src):
    win_name = 'show_img'
    h, w=get_window_size(src)
    cv.namedWindow(win_name, cv.WINDOW_NORMAL)
    cv.resizeWindow(win_name, width=w, height=h)
    cv.imshow(win_name, src)
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()

def photo_cut_restore(src,points,H,W):

    target_points = [(0, 0), (W, 0), (W, H), (0, H)]
    points, target_points = np.array(points, dtype=np.float32), np.array(target_points, dtype=np.float32)
    M = cv.getPerspectiveTransform(points, target_points)
    # print('透视变换矩阵:', M)

    result = cv.warpPerspective(src_copy, M, (0, 0))
    result = result[:H, :W]
    win_name = 'Result'
    cv.namedWindow(win_name, cv.WINDOW_NORMAL)
    cv.resizeWindow(win_name, width=W, height=H)
    cv.imshow(win_name,result)
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()
    return  result


if __name__ == '__main__':

    path = './3.jpg'
    src = cv.imread(path)
    src_copy = src.copy()

    # show_img(src)


    W = 20
    H = 20
    # points=[(124, 182), (181, 177), (180, 243), (125, 266)]
    points=get_points(src)
    print(points)
    n = 20
    W = int(W * n)
    H = int(H * n)

    result=photo_cut_restore(src_copy,points,H,W)

    output_file = 'result.jpg'
    cv.imwrite(output_file, result)

以上就是关于“基于Python怎样实现图片裁剪的功能”的介绍了，感谢各位的阅读，希望这篇文章能帮助大家解决问题。如果想要了解更多知识，欢迎关注群英网络，小编每天都会为大家更新不同的知识。

免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：mmqy2019@163.com进行举报，并提供相关证据，查实之后，将立刻删除涉嫌侵权内容。

猜你喜欢

• opencv目标追踪的实现过程及代码是什么

  这篇文章主要为大家介绍了python基于opencv实现目标追踪示例，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪

• 如何安装face_recognition库，要注意什么

  这篇文章主要介绍了face_recognition库在python的安装,解决了一些没有安装时出现的一些错误,需要的朋友可以参考下

• python的collections模块作用和用法是什么？

  这篇文章主要介绍了python collections模块如何使用的技巧，小编觉得collections模块的使用是比较实用的，因此分享给大家参考，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获。

• python文件路径处理操作有哪些，如何实现

  路径字符串磁盘将数据写入各个扇区中，使数据分散在各个未使用的块上来储存数据。并用一套文件系统对数据进行管理，微观上，文件系统使用INode结构体来记录这些块区的地址以及数据的先后顺序，实现对这些乱序储存的数据管理。宏观上，为了方便用户的管理，使用路径字符串的方式来“描述”文件的位置，但这只是一种逻辑位置，并不存在此种数据上的层级关系，一个文件字符串在将会映射到一个的INode结构体中，再使用iN

• Python冒泡排序如何应用到LOL厄斐琉斯控枪

  冒泡排序是一种简单的排序算法，它也是一种稳定排序算法。其实现原理是重复扫描待排序序列，并比较每一对相邻的元素，当该对元素顺序不正确时进行交换。一直重复这个过程，直到没有任何两个相邻元素可以交换，就表明完成了排序