调整图像中对象的大小答案

【问题标题】：Resizing an object in an image调整图像中对象的大小
【发布时间】：2021-09-10 01:39:26
【问题描述】：

我想做的是就地增加这些盒子的大小，比如如果盒子的大小为 100x200，我想要 120x240，即大小增加 20%。

调整图像的裁剪大小不适用于所有图像，因为我将它用作其他图像的蒙版，如果位置发生更改，下一步将无法工作。

我一直在寻找一种方法，但找不到。

我正在使用 python 3.9.4

【问题讨论】：

能否包含生成图像的代码？
@IbrahimTG99 这个tutorial 有助于找到你的矩形的中心，在你这样做之后你会找到你的矩形角 [x0, y0, x1, y1] 你可以增加你的面具的尺寸通过将 x,y 更改为您想要的值。
@sanitizedUser 我对原始图像进行阈值处理并将黑色像素转换为白色生成的图像，因此我不知道这些框的位置。我正在使用此蒙版将其传递给 inpaint 函数以修复那些黑框。问题已解决，感谢您对我的问题感兴趣。

标签： python opencv image-processing numpy-ndarray

【解决方案1】：

您可以使用 OpenCV 中的连接组件功能来检测白框。现在，一旦您确定了所有框的中心、高度、宽度，您就可以简单地增加它们的大小并将它们替换为黑色图像。

函数官方文档：Structural Analysis and Shape Descriptors

import cv2
image = cv2.imread(args["image"])
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255,
cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)[1]
output = cv2.connectedComponentsWithStats(thresh, args["connectivity"],cv2.CV_32S)
(numLabels, labels, stats, centroids) = output

上面的代码加载了图片，并找出了图片中的所有组件

现在您可以遍历它们以找到所需的组件。

# loop over the number of unique connected component labels
for i in range(0, numLabels):
# if this is the first component then we examine the
# *background* (typically we would just ignore this
# component in our loop)
if i == 0:
    text = "examining component {}/{} (background)".format(
        i + 1, numLabels)
# otherwise, we are examining an actual connected component
else:
    text = "examining component {}/{}".format( i + 1, numLabels)
# print a status message update for the current connected
# component
print("[INFO] {}".format(text))
# extract the connected component statistics and centroid for
# the current label
x = stats[i, cv2.CC_STAT_LEFT]
y = stats[i, cv2.CC_STAT_TOP]
w = stats[i, cv2.CC_STAT_WIDTH]
h = stats[i, cv2.CC_STAT_HEIGHT]
area = stats[i, cv2.CC_STAT_AREA]
(cX, cY) = centroids[i]

【讨论】：