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使用Python图像库将一个图像切割成多个图像

[英]Cutting one image into multiple images using the Python Image Library

我需要使用PIL将此图像分为三部分,然后选择中间部分。 我该怎么做?

http://thedilbertstore.com/images/periodic_content/dilbert/dt110507dhct.jpg

假设您的图片非常长。

图片

现在,您想将其切成较小的垂直位,因为它很长。

这是一个将执行此操作的Python脚本。 这对我为LaTeX文档准备非常长的图像很有用。

from __future__ import division
import Image
import math
import os

def long_slice(image_path, out_name, outdir, slice_size):
    """slice an image into parts slice_size tall"""
    img = Image.open(image_path)
    width, height = img.size
    upper = 0
    left = 0
    slices = int(math.ceil(height/slice_size))

    count = 1
    for slice in range(slices):
        #if we are at the end, set the lower bound to be the bottom of the image
        if count == slices:
            lower = height
        else:
            lower = int(count * slice_size)  
        #set the bounding box! The important bit     
        bbox = (left, upper, width, lower)
        working_slice = img.crop(bbox)
        upper += slice_size
        #save the slice
        working_slice.save(os.path.join(outdir, "slice_" + out_name + "_" + str(count)+".png"))
        count +=1

if __name__ == '__main__':
    #slice_size is the max height of the slices in pixels
    long_slice("longcat.jpg","longcat", os.getcwd(), 300)

这是输出

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我想投票支持古尔诺的解决方案,但缺乏足够的声誉。 但是,我认为我会发布我根据他的回答开发的代码,以防万一它可能对其他人有所帮助。 我还添加了遍历文件结构并选择图像宽度的功能。

import Image
import os

# Set the root directory
rootdir = 'path/to/your/file/directory'

def long_slice(image_path, out_name, outdir, sliceHeight, sliceWidth):
    img = Image.open(image_path) # Load image
    imageWidth, imageHeight = img.size # Get image dimensions
    left = 0 # Set the left-most edge
    upper = 0 # Set the top-most edge
    while (left < imageWidth):
        while (upper < imageHeight):
            # If the bottom and right of the cropping box overruns the image.
            if (upper + sliceHeight > imageHeight and \
                left + sliceWidth > imageWidth):
                bbox = (left, upper, imageWidth, imageHeight)
            # If the right of the cropping box overruns the image
            elif (left + sliceWidth > imageWidth):
                bbox = (left, upper, imageWidth, upper + sliceHeight)
            # If the bottom of the cropping box overruns the image
            elif (upper + sliceHeight > imageHeight):
                bbox = (left, upper, left + sliceWidth, imageHeight)
            # If the entire cropping box is inside the image,
            # proceed normally.
            else:
                bbox = (left, upper, left + sliceWidth, upper + sliceHeight)
            working_slice = img.crop(bbox) # Crop image based on created bounds
            # Save your new cropped image.
            working_slice.save(os.path.join(outdir, 'slice_' + out_name + \
                '_' + str(upper) + '_' + str(left) + '.jpg'))
            upper += sliceHeight # Increment the horizontal position
        left += sliceWidth # Increment the vertical position
        upper = 0

if __name__ == '__main__':
    # Iterate through all the files in a set of directories.
    for subdir, dirs, files in os.walk(rootdir):
        for file in files:
            long_slice(subdir + '/' + file, 'longcat', subdir, 128, 128)

对于这个特定的图像,你会做

import Image
i = Image.open('dt110507dhct.jpg')
frame2 = i.crop(((275, 0, 528, 250)))
frame2.save('dt110507dhct_frame2.jpg')

看一下PIL的crop()方法

http://effbot.org/imagingbook/image.htm

(需要了解图像的边界框...假设图像每天都有相同的尺寸,那么您应该能够一次确定边界框并一直使用它)。

如果事先不知道盒子,我将对图像(x和y方向)运行一个简单的边缘查找过滤器,以找到盒子的边界。

一种简单的方法是:

  1. 对图像运行水平边缘滤镜。 现在,您有一个图像,其中每个像素描述该像素左右强度的变化。 即它将“找到”垂直线。
  2. 对于水平边缘图像中的每一列,获取其行的平均绝对大小。 在生成的1 x WIDTH大小的数组中,您将在最高值的位置找到垂直线。 由于线条超过一个像素宽,因此您在这里可能会有点聪明。
  3. 对另一个轴执行相同操作,以找到水平线。

如果您认为框的边界始终是黑色的,则可以先仅提取黑色(或接近黑色)的像素来进行一些预处理。 但是我怀疑是否有必要,因为上述方法应该非常稳定。

  1. 加载图像
  2. 取得尺寸
  3. 使用裁切方法
  4. 保存中间图像

暂无
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