Python Opencv实现图片切割处理

下面是针对Python Opencv实现图片切割处理的完整攻略：

下面是针对"Python Opencv实现图片切割处理"的完整攻略：

前言

图片切割处理是图像处理中的重要部分，而Python Opencv作为一种流行的图像处理工具，擅长这部分的实现。本攻略会详细讲解如何使用Python Opencv实现图片切割处理。

环境准备

在开始之前，需要安装并配置好Python和Opencv。推荐使用Python 3.x版本，并安装Opencv库。安装好Opencv库后，需要用import将其引入到Python中：

import cv2

读取图片

首先需要读取待处理的图片，本攻略以读取一张名为“test.jpg”的图片为例：

img = cv2.imread("test.jpg")

图片切割

图片切割为等尺寸小图

将一张图片切割为等尺寸的小图，可以使用Opencv自带函数cv2.resize()实现：

# 设置切割后小图的宽高
width, height = 100, 100

# 图片切割
for i in range(0, img.shape[0], height):
    for j in range(0, img.shape[1], width):
        # 获取当前小图的左上角坐标和右下角坐标
        x1, y1, x2, y2 = j, i, j+width, i+height
        # 截取小图
        crop_img = img[i:i+height, j:j+width]
        # 将小图缩放至相同尺寸
        crop_img = cv2.resize(crop_img, (width, height), interpolation=cv2.INTER_AREA)

图片切割为不等尺寸小图

如果要将一张图片切割为不等尺寸的小图，则需要使用Opencv的图像处理功能实现。例如，我们想将一张图片切割成3x3的小图，可以使用cv2.split()函数实现：

# 设置切割小图数量
row, col = 3, 3

# 图片切割
for i in range(row):
    for j in range(col):
        # 计算当前小图的左上角和右下角坐标
        x1, y1, x2, y2 = j*img.shape[1]//col, i*img.shape[0]//row, \
                         (j+1)*img.shape[1]//col, (i+1)*img.shape[0]//row
        # 截取小图
        crop_img = img[y1:y2, x1:x2]

保存图片

完成图片切割后，需要将切割后的小图保存到文件中。可以使用cv2.imwrite()函数实现：

# 保存小图为文件
save_path = "path/to/save/image.jpg"
cv2.imwrite(save_path, crop_img)

示例

下面是一个示例，假设要将一张图片分为3x3的小图并保存：

import cv2

# 读取图片
img = cv2.imread("test.jpg")

# 设置切割小图数量
row, col = 3, 3

# 图片切割
for i in range(row):
    for j in range(col):
        # 计算当前小图的左上角和右下角坐标
        x1, y1, x2, y2 = j*img.shape[1]//col, i*img.shape[0]//row, \
                         (j+1)*img.shape[1]//col, (i+1)*img.shape[0]//row
        # 截取小图
        crop_img = img[y1:y2, x1:x2]
        # 保存小图为文件
        save_path = "crop_{}_{}.jpg".format(i, j)
        cv2.imwrite(save_path, crop_img)

结论

使用上述攻略，可以使用Python Opencv实现图片切割处理，切割出等尺寸或不等尺寸的小图，并将其保存到文件中。