如何将调整后图像的坐标转换为原始图像的坐标？

Question

我正在使用 opencv 在 python 中创建图像裁剪器。我正在选择 4 个截面点的坐标以通过鼠标单击进行裁剪。问题是我正在调整图像的大小以在 (800x600) 等屏幕上显示它，我无法使用这些点来裁剪原始图像。

如何将这些坐标转换为，以便我可以裁剪大分辨率图像但显示它们已调整大小？？

例如-如果图像是 1920x1080，它将占用整个屏幕，因此我将其调整为 1067x600，然后取点进行裁剪，但裁剪后的图像将是调整大小的图像，而不是原始的高分辨率图像。 如何将 (234,455) 等坐标转换为未调整大小的图像坐标？

Answer 1

你可以用百分比来处理这个问题。 基本上，保持图像的纵横比，将其调整为更小的尺寸。

def resize_to_max_dimension(image,max_dimension):
    image_height,image_width,channels = image.shape


    if image_height < max_dimension and image_width < max_dimension: ##Only resize larger images
        return image


    if image_height > image_width:
        final_height = max_dimension
        final_width = int(final_height *  image_width / image_height )
    else:
        if not image_width == 0:
            final_width = max_dimension
            final_height = int(final_width *  image_height / image_width)
        else:
            final_height = 0
            final_width = 0


    return cv2.resize(image,(int(final_width),int(final_height)))

现在，一旦调整大小，假设为 800 x 600，当您裁剪时，从顶部计算百分比。 基本上，x_min_percentage、y_min_percentage、x_max_percentage、y_max_percentage 因此，如果左侧的 x 最小值为 200，宽度为 800，则 x_min_percentage 为 25%。

现在很简单，取原始图像尺寸，乘以百分比，就得到了新的裁剪坐标。

image_height,image_width,channels = original_image.shape
crop_x_min = image_width * x_min_percentage
crop_y_min = image_height * y_min_percentage
crop_x_max = image_width * x_max_percentage
crop_y_max = image_height * y_max_percentage