python通过opencv实现图片裁剪原理解析

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图像裁剪的基本概念 ：
图像裁剪是指将图像中我们想要的研究区以外的区域去除，经常是按照行政区划或研究区域的边界对图像进行裁剪。例如，一张500×400的图像，我们只想要中间的250×200的区域，就可以使用图像裁剪将四周的区域去除。

在实际开发工作中，我们经常需要对图像进行分幅裁剪，按照erdas实际图像分幅裁剪的过程，可以将图像分幅裁剪分为规则分幅裁剪和不规则分幅裁剪两种类型。

规则分幅裁剪：指裁剪图像的边界范围是一个矩形。裁剪时只需要通过左上角和右下角两点的坐标，就可以确定图像的裁剪位置。

不规则分幅裁剪：指裁剪图像的边界范围是任意多边形，裁剪时必须首先生成一个完整的闭合多边形区域。

图像裁剪的opencv实现

规则分幅裁剪:

在opencv中，图像被看成矩阵数据，我们将图像视为多维list，因为规则分幅裁剪的边界范围是一个矩形，所以我们可以根据列表切片来实现图像的规则分幅裁剪。现在，我们来实现将500×400的图像中间的250×200的区域裁剪出来。

计算图如下：

import cv2
img = cv2.imread("500x400.jpg")
img1=img[100:300,125:375] #需要保留的区域--裁剪
#参数1 是高度的范围，参数2是宽度的范围

cv2.imwrite("linsi.jpg",img1)
cv2.waitkey(0)

效果图：

不规则分幅裁剪

对于不规则分幅裁剪，首先得生成一个完整的闭合多边形区域。假设我们现在要将图像裁剪成一个圆形图像，那么我们就得首先生成一个圆形。opencv中为我们提供了专门用于画圆形图的方法circle

,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值