python findcontours轮廓裁剪出来并保存

在Python中,可以使用OpenCV库中的`findContours`函数来查找图像中的轮廓,并对这些轮廓进行裁剪和保存。以下是具体的步骤及示例代码: #### 步骤详解: 1. **导入必要的库**:加载所需的模块如`cv2`等。 2. **读取并预处理图像**:将原始图片转为灰度模式以便后续操作更高效;同时还可以做二值化或高斯模糊降噪优化边缘检测精度。 3. **寻找所有物体的外接矩形框坐标位置**:调用`findContours`方法获取每个独立区域对应的边界信息列表形式返回包含形状、大小的数据结构体变量contours。 4. **遍历每一个找到的目标物轮廓数据**,通过计算其最小包围盒得到精确的位置范围[x,y,w,h] ,即左上角起点xy与宽高中点距离wh构成整个ROI(region of interest). 5. **根据上述参数从原图截取出子区域**, 并将其单独存盘成为新的文件名加序号命名规则下的png/jpg格式小块素材片断。 ```python import cv2 import numpy as np # 读入一幅测试照片作为源材料开始演示过程... image = cv2.imread('original.jpg') gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret,thresh = cv2.threshold(gray ,127,255,0) _, contours,_ = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) idx =0 for cnt in contours: x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt) # 计算该轮廓的边界盒子直角顶点坐标集 crop_img = image[y:y+h,x:x+w] cv2.imwrite("cropped{}.jpg".format(idx),crop_img ) idx +=1 print("{} objects were cropped.".format(len(contours))) ``` 这个脚本会依次把每一段闭合连贯路径圈定下来的局部片段按照顺序编号存储下来形成一系列分割后的个体成果图件集合!

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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