如何在python中提取图像上的彩色区域并变形为所需的大小？答案

【问题标题】：how to extract colored region on image and warp into desired size in python?如何在python中提取图像上的彩色区域并变形为所需的大小？
【发布时间】：2021-09-21 15:44:49
【问题描述】：

我是图像处理和计算机视觉的新手，

我有上面带有额外蒙版区域 (956 x 712) 的书皮，我需要帮助才能使用 opencv 获取以下图像（407 X 569）。

谢谢。

【问题讨论】：

欢迎来到 Stackoverflow！你能在你的帖子中添加一些尝试的代码吗？以目前的信息，我们甚至不知道你是否可以运行 python。

标签： python opencv image-processing computer-vision

【解决方案1】：

如果您知道这本书的确切坐标，您可以使用以下代码选择感兴趣的区域

我假设您已经将原始图像作为 img 作为 numpy 数组。

result_image = img[y:y+h, x:x+w, ...]

其中 x、y、w、h 是图像中书籍的边界框坐标。

如果你想自动找到黑色背景上的书您可以将图像转换为二进制并找到最大的非黑色部分。然后获取该区域的坐标并进行裁剪。

img

# convert to binary
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, binary = cv2.threshold(gray, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# find the biggest non-black area
contours, _ = cv2.findContours(
    binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE
    )
c = max(contours, key=cv2.contourArea)

# get coordinates of the biggest area
x, y, w, h = cv2.boundingRect(c)

# crop it
result_image = img[y:y+h, x:x+w, ...]

result_image

【讨论】：