# 如何使用OpenCV Python裁剪图像
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何使用OpenCV Python来裁剪图像。这是一个非常基础但又非常重要的图像处理操作，希望通过这篇文章，你可以掌握这个技能。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A(导入OpenCV库) --> B(读取图像);
B --> C(设置裁剪区域);
原创
2024-03-10 04:16:08
56阅读
0x01 OpenCV安装 通过命令pip install opencv-python 安装pip install opencv-python0x02 示例import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0) #打开摄像头
while(1):
# get a frame
ret, frame = cap.rea
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2023-07-05 13:15:40
225阅读
目录Beginner1. Anaconda下载与环境搭建2. 计算机视觉入门hello world2.1. OpenCV基础操作2.1.1. 图片的读取与展示2.1.2. OpenCV中的重要模块2.1.3. 图片写入2.1.4. 不同图片质量保存2.1.5. 像素操作基础2.1.6. 像素读取写入2.2. Tensorflow基础操作2.2.1. 常量变量2.2.2. TensorFlow运算
文章目录传统图像处理分割阈值分割一个应用场景opencv库中的阈值分割固定阈值THRESH_OTSU 大津法阈值自适应阈值 传统图像处理分割现在提到图像分割，很多人会直接想到当前火爆的深度学习的各种分割网络，比如实例分割，语义分割等。其实在传统的图像处理领域，也有一些分割算法，这些算法在通用的分割上来说没有深度网络的普适性好，但是在某些特殊场景是一个更轻量级的解决方案。也是图像处理学习过程中的毕竟
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2023-11-07 11:09:50
133阅读
实现步骤：1、通过水平投影对图形进行水平分割，获取每一行的图像；2、通过垂直投影对分割的每一行图像进行垂直分割，最终确定每一个字符的坐标位置，分割出每一个字符； 先简单介绍一下投影法：分别在水平和垂直方向对预处理（二值化）的图像某一种像素进行统计，对于二值化图像非黑即白，我们通过对其中的白点或者黑点进行统计，根据统计结果就可以判断出每一行的上下边界以及每一列的左右边界，从而实现分割的
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2023-05-26 20:37:56
575阅读
一、批量读取图像并截取所需区域import osimport cv2 for i in range(1,201): if i==169 or i==189: i = i+1 p
原创
2018-09-19 21:23:59
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看了两天的乘积量化，先说下我自己的理解吧：（以下蓝字使我的理解，红字是我看别人的博客暂时没弄懂的，我写的比较啰嗦以便我回头自己翻看时不会再有疑问(#^.^#)） 假设我们的图片检索库有100万张图片，每张图片提取多个128维的特征向量，把这128维向量分成8个短向量，每个短向量是16维，也就是说检索库总共包含100万*8这么多向量（我们暂且称为8堆短向量，每
在这个博文中，我们将深入探讨如何使用 Python 和 OpenCV 进行图像裁剪和合并，涵盖从环境配置到部署方案的各个环节。通过本篇博文，你将了解到整个流程的详细步骤，并实现相应的代码功能。
## 环境配置
在开始之前，我们需要配置 Python 和 OpenCV 开发环境。迷你思维导图如下，为你展示了配置过程中所需的步骤。
```mermaid
mindmap
root((Pytho
使用OpenCV进行图片处理（1）本文将提供一下openCv处理图片的处理 （1）灰度处理 （2）腐蚀操作 （3）膨胀操作 （4）高斯模糊 （5）中值滤波 （6）Canny边缘检测 （7）盲水印效果图如下：实现流程本质上，安卓使用OpenCV进行图片处理，就是引入openCv的库，然后调用相关的类，进行图片的处理。下面就是所有实现的核心代码：（1）灰度处理public Bitmap toGray(
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2024-09-23 17:30:08
71阅读
概述从4月初到5月份 ，差不多一个多月，终于把裁剪图片的功能码出来了，期间，解决了一个又来一个问题，好吧，问题总是会有的。
这里大致介绍这个裁剪功能技术点、主要难点，实现原理。技术点####图片缩放、移动裁剪区域预览裁剪(包括越图片边界裁剪)边界限制主要难点裁剪区域预览裁剪边界限制实现原理####裁剪预览区域的实现#####在我做过的项目中，就有使用过一些网络上开源的裁剪功能：半透明遮罩层的矩形预
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2023-11-18 20:29:25
130阅读
遍识天下英雄路，俯首江左有梅郎。前言 大家好，我们又见面了，在上一期的文章中，我们简单的讲解了图像的数据形式以及三通道彩色图像的通道分离，通道分离的意义在于，我们在进行图像处理的时候可能并不需要三个通道的数据仅仅一个通道就可以解决了，因此，采用单个通道的数据可以使得图像处理节省更多的时间，关于上期的文章，见文末。当然通道分离也有其他的作用，先卖个关子，我们后期
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2024-03-01 13:37:31
219阅读
8.openCV 裁剪图像一、使用 OpenCV 裁剪图像二、项目结构和代码讲解1.项目结构2.代码讲解三、代码下载 一、使用 OpenCV 裁剪图像在本教程的第一部分，我们将讨论如何将 OpenCV 图像表示为 NumPy 数组。由于每个图像都是一个 NumPy 数组，我们可以利用 NumPy 数组切片来裁剪图像。使用 OpenCV 和 NumPy 数组切片理解图像裁剪 当我们裁剪图像时，我们
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2023-11-16 17:07:53
227阅读
通过上一节已经学会了使用OpenCV读取、显示、写入图像等基本操作，有了初步基础就可以学习更多的图像处理方法。缩放、裁剪、补边import cv2
img=cv2.imread('dog.jpg')
# 缩小为200x200的正方形
img_200x200=cv2.resize(img,(200,200))
# 不直接指定缩放后的大小，通过fx和fy指定缩放比例，0.5表示长宽各一半
# 插值
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2024-02-16 20:26:44
322阅读
#include "stdafx.h"
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
Mat src = imread("福利.png");
if (src.empty())
{
cout << "No Image!" << en
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2024-08-25 22:31:24
71阅读
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Note: 使用Python和OpenCV检测图像中的物体并将物体裁剪下来
"""
import cv2
import numpy as np
# step1：加载图片，转成灰度图
image = cv2.imread("aaa.jpg")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GR
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2024-08-09 13:48:41
143阅读
裁剪是为了从图像中删除所有不需要的物体或区域。甚至突出显示图像的特定功能。使用Ope
原创
2022-12-10 07:30:08
1262阅读
今天我们就来继续看一看OpenCV的使用。 第四篇一、图片的自由缩放以及边缘裁剪二、图像色调的调整三、图像的旋转、平移和翻转四、使用OpenCV扩大图像数据库1、色彩的随机变换2、对鼠标的监控 今天使用的图如下：一、图片的自由缩放以及边缘裁剪# 1、对于图片的扩缩，OpenCV提供了一个简单的函数：cv2.resize
img = cv2.imread("2.jpg")
dst = cv2.res
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2024-04-18 13:44:38
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# Python OpenCV 裁剪
## 引言
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个用于计算机视觉和机器学习的开源库。它提供了丰富的图像处理函数和工具，可以通过 Python 编程语言进行调用。本文将介绍如何使用 Python 和 OpenCV 对图像进行裁剪。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装 OpenCV 库。可以通过以
原创
2023-10-13 09:37:55
115阅读
裁剪工具是PS软件中使用频率第二高的工具，今天我们就来介绍一下裁剪工具的十大用法，掌握了这些方法，相信会让你在工作中事倍功半！1、裁剪构图指南当我们要对图像进行裁剪时，可以点击顶部工具栏的“设置裁剪工具的叠加选项”图标(如图1)，直接鼠标右键单击就可以选择不同的参考线类型，或者可以按【O】键来进行快速切换(如图2)，需要注意的是：当选择三角形或者金色螺线的时候，按【Shift+O】可以改
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2023-12-15 09:47:38
92阅读
@
目录
一、图像翻转
二、裁剪
三、图像算术
四、位运算
五、掩膜
一、图像翻转
# 包含所需的库
import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
# 图像显示函数
def show(image):
plt.imshow(image)
plt.axis('off')
plt.show()
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2020-06-19 16:04:00
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