在skimage中裁剪图像？答案

【问题标题】：crop image in skimage?在skimage中裁剪图像？
【发布时间】：2016-01-22 02:53:54
【问题描述】：

我正在使用 skimage 裁剪给定图像中的矩形，现在我有 (x1,y1,x2,y2) 作为矩形坐标，然后我已经加载了图像

 image = skimage.io.imread(filename)
 cropped = image(x1,y1,x2,y2)

但是这是裁剪图像的错误方法，我将如何在 skimage 中以正确的方式进行操作

【问题讨论】：

标签： python image-processing scikit-image

【解决方案1】：

这似乎是一个简单的语法错误。

好吧，在 Matlab 中，您可以使用_'parentheses'_ 来提取像素或图像区域。但是在 Python 和numpy.ndarray 中，您应该使用方括号来分割图像的一个区域，此外在这段代码中，您使用了错误的方式来切割一个矩形。

正确的剪切方法是使用: 运算符。

因此，

from skimage import io
image = io.imread(filename)
cropped = image[x1:x2,y1:y2]

【讨论】：

image[y1:y2, x1:x2] 在这里不是更正确，因为 x 指的是水平轴吗？

【解决方案2】：

你可以继续使用 PIL 库的 Image 模块

from PIL import Image
im = Image.open("image.png")
im = im.crop((0, 50, 777, 686))
im.show()

【讨论】：

Image not image in from PIL import image

【解决方案3】：

也可以使用skimage.util.crop()函数，如下代码所示：

import numpy as np
from skimage.io import imread
from skimage.util import crop
import matplotlib.pylab as plt

A = imread('lena.jpg')

# crop_width{sequence, int}: Number of values to remove from the edges of each axis. 
# ((before_1, after_1), … (before_N, after_N)) specifies unique crop widths at the 
# start and end of each axis. ((before, after),) specifies a fixed start and end 
# crop for every axis. (n,) or n for integer n is a shortcut for before = after = n 
# for all axes.
B = crop(A, ((50, 100), (50, 50), (0,0)), copy=False)

print(A.shape, B.shape)
# (220, 220, 3) (70, 120, 3)

plt.figure(figsize=(20,10))
plt.subplot(121), plt.imshow(A), plt.axis('off') 
plt.subplot(122), plt.imshow(B), plt.axis('off') 
plt.show()

具有以下输出（带有原始图像和裁剪图像）：

【讨论】：

【解决方案4】：

您可以使用 skimage 裁剪图像，只需像下面这样切片图像数组：

image = image_name[y1:y2, x1:x2]

示例代码：

from skimage import io
import matplotlib.pyplot as plt

image = io.imread(image_path)
cropped_image = image[y1:y2, x1:x2]
plt.imshow(cropped_image)

【讨论】：