这篇文章主要讲解了“python opencv怎么实现目标区域裁剪功能”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“python opencv怎么实现目标区域裁剪功能”吧！

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这个任务是自己在项目中数据处理的一部分内容，待处理的图片如下所示：

我需要将目标区域给裁剪出来，要不然在后期训练网络的时候整幅图像过大，且目标区域过小，得到结果不好，还会加剧计算量。在网上找了各个大佬的博客看，没找到合适的，便自己动手写了，顺便自己的小破站刚搭建起来，记录一下自己的思路。

思路

去寻找目标区域的最左边，最右边，最上面和最下面的像素点，取到坐标信息以后用CV2的裁剪一下就可以实现了。

难点

数据总共是11952张图片，每张图片是1024*768大小的，依次去遍历的话担心太费时间了，结果还好，图像中黑色的像素点值为0，计算量比想象的要小很多。

import cv2
 
"""
    使用OpenCV截取图片
"""
def search(path):
    left = 1024
    right = 0
    upper = 768
    lower = 0
    img = cv2.imread(path)[:,:,0]
    # print(img.shape)
    for i in range(768):
        for j in range(1024):
            if img[i,j] != 0 :
                # print(img[i,j])
                left = min(j,left)
                right = max(j,right)
                lower = max(i,lower)
                upper =  min(i,upper)
    return (left,upper,right,lower)
 
def image_cut_save(path, left, upper, right, lower, save_path):
    """
        所截区域图片保存
    :param path: 图片路径
    :param left: 区块左上角位置的像素点离图片左边界的距离
    :param upper：区块左上角位置的像素点离图片上边界的距离
    :param right：区块右下角位置的像素点离图片左边界的距离
    :param lower：区块右下角位置的像素点离图片上边界的距离
     故需满足：lower > upper、right > left
    :param save_path: 所截图片保存位置
    """
    img = cv2.imread(path)  # 打开图像
    cropped = img[upper:lower, left:right]
    # 保存截取的图片
    cv2.imwrite(save_path, cropped)
 
 
if __name__ == '__main__':
    root_path = r'原图片的路径'
    save_path = r'裁剪后的图片保存的路径'
    images = os.listdir(root_path)
    for image in images:
        # print(image)
        pic_path = os.path.join(root_path,image)
        # print(pic_path)
        pic_save_dir_path = os.path.join(save_path,image)
        print(pic_save_dir_path)
        left, upper, right, lower = search(pic_path)
        # show_cut(pic_path, left, upper, right, lower)
        image_cut_save(pic_path, left, upper, right, lower, pic_save_dir_path)

裁剪后的图像如下

感谢各位的阅读，以上就是“python opencv怎么实现目标区域裁剪功能”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对python opencv怎么实现目标区域裁剪功能这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！

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