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Python批量裁剪图形外围空白区域_python_

2023-05-26 346人已围观

简介 Python批量裁剪图形外围空白区域_python_

一、基本描述

批量裁剪掉图片的背景区域，一般是白色背景，从而减少背景值的干扰和减少存储空间。

通过检索所有图片的最小裁剪区域坐标值，然后再对图片进行裁剪。文中图都是经过标准化处理的，核心图片内容尺度都一致，所以采用该种办法，如果有很多不同大小的图片，即图片中的内容区域大小形状不一样，则一张一张的检索该图的背景区域，然后进行裁剪。即一张一张的检索裁剪区域并进行裁剪。

二、实现代码

对原文中的代码进行修改，一张一张的检索每张图的裁剪区域坐标，然后裁剪。

代码如下：

from PIL import Image import numpy as np import os   imagesDirectory = r"C:\Users\Administrator\Desktop\out"  # tiff图片所在文件夹路径   i = 0 for imageName in os.listdir(imagesDirectory):     imagePath = os.path.join(imagesDirectory, imageName)     image = Image.open(imagePath)  # 打开tiff图像     ImageArray = np.array(image)     row = ImageArray.shape[0]     col = ImageArray.shape[1]     print(row,col)     # 先计算所有图片的裁剪范围，然后再统一裁剪并输出图片     x_left = row     x_top = col     x_right = 0     x_bottom = 0     # 上下左右范围     """     Image.crop(left, up, right, below)     left：与左边界的距离     up：与上边界的距离     right：还是与左边界的距离     below：还是与上边界的距离     简而言之就是，左上右下。     """     i += 1     for r in range(row):         for c in range(col):             #if ImageArray[row][col][0] < 255 or ImageArray[row][col][0] ==0:             if ImageArray[r][c][0] < 255 and ImageArray[r][c][0] !=0: #外框有个黑色边框，增加条件判断                 if x_top > r:                     x_top = r  # 获取最小x_top                 if x_bottom < r:                     x_bottom = r  # 获取最大x_bottom                 if x_left > c:                     x_left = c  # 获取最小x_left                 if x_right < c:                     x_right = c  # 获取最大x_right     print(x_left, x_top, x_right, x_bottom)      # image = Image.open(imagePath)  # 打开tiff图像     cropped = image.crop((x_left-5, x_top-5, x_right+5, x_bottom+5))  # (left, upper, right, lower)     cropped.save(r"C:\Users\Administrator\Desktop\out_cut_bg\{}.png".format(imageName[:-4], i))     print("imageName completed!")