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    OpenCV这么简单为啥不学——1.2、图片截取(数组截取)

    OpenCV这么简单为啥不学——1.2、图片截取(数组截取) ---- 目录 OpenCV这么简单为啥不学——1.2、图片截取(数组截取) 前言 图片截取 总结 ---- 前言 计算机视觉市场巨大而且持续增长...---- 图片截取 我们截取的目标是这张图片的中间部分,也就是眼睛、鼻子、嘴巴部分。...截取目标: 截取代码: import cv2 # 加载彩色图·原图是800*600,我们需要截取人物的眼睛、琼鼻、嘴巴部分 img = cv2.imread('800_600.jpg') img_car1...:  我们这里需要使用数组的方式进行截取,那么两个参数我们一次来看看: img_car1 = img[250:500, 250:550] 参数1:我们根据我们使用PS的参考线提供的数据看到Y轴的数据是...总结 我们在截取图片内容的时候需要使用一定的工具来确定其具体的坐标范围,根据坐标范围输入到数组截取范围内即可获取到我们需要的截取目标。

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    图片的随机截取以及读成张量 pytorch

    在PyTorch中,您可以使用Python的PIL库(Pillow)来随机截取图片,然后将其读取为张量。...import torch from PIL import Image import random 步骤 3:加载图片 使用Pillow加载一张图片。...image_path = 'path_to_your_image.jpg' image = Image.open(image_path) 步骤 4:随机截取图片 使用Pillow的​​crop​​方法随机截取图片的一部分...left = random.randint(0, image.width - 224) # 假设我们要截取224x224的图片 top = random.randint(0, image.height...加载一张图片。 随机截取图片的一部分。 将截取图片转换为张量。 调整张量的维度,使其符合模型的输入要求。 通过以上步骤,我们可以轻松地将图像随机截取并读取为PyTorch张量,以便用于训练或测试。

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    Python 结合opencv实现图片截取和拼接

    Image def capture_image(image_file_path, left, upper, width, height, target_file_name=None): '''截取图片...height2, width1:total_width] = image2 cv2.imwrite("merge.png", dst) if __name__ == '__main__': # 截取图片...capture_image('example.png', 520, 30, 518, 315) append_picture(image_path1, image_path2) 运行结果 截取图片...合并的图片 代码补充说明 imread(filename, flags=None) filename 图片路径 函数返回一个3三元组:(height, width, channel) ,元素中元素从左到右分别表示图片的高度...,宽度,通道数(彩色图片是三通道的,每个通道表示图片的一种颜色(RGB),对于OpenCV读取到的图片的通道顺序是BGR) ,假设图片3元组为 (315, 510, 4) ,表示有315行,即315个二维数组

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