OpenCV-Python 裁剪图像时尺寸差异的成因与解决之道

python

2024-03-09 06:45:56

OpenCV-Python 裁剪图像时尺寸显示差异的解决方案

问题

在使用 OpenCV-Python 裁剪图像时，裁剪后的图像尺寸与绘制的边界框尺寸不匹配，这可能令人沮丧。

原因

这种尺寸差异可能是由像素舍入错误、图像格式转换或显示缩放引起的。

解决方案

解决此问题的步骤如下：

检查坐标计算： 仔细检查计算裁剪区域坐标的代码，确保没有舍入错误或计算错误。
保持图像格式： 在处理图像时，尽量保持相同的图像格式，避免不必要的转换。
禁用窗口缩放： 在使用 cv2.imshow() 显示图像时，通过传递窗口大小参数禁用窗口缩放，确保图像以其原始尺寸显示。
使用精确的图像尺寸： 在裁剪图像时，使用精确的图像尺寸，而不是舍入到整数，以减少像素舍入错误。
验证裁剪尺寸： 在裁剪图像后，使用 cv2.imwrite() 将图像保存到文件中，然后使用图像编辑器验证裁剪图像的尺寸是否与预期相符。

代码示例

以下代码示例演示了如何使用 OpenCV-Python 裁剪图像并解决尺寸差异问题：

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread("image.jpg")

# 定义裁剪区域坐标
x = 100
y = 100
width = 200
height = 200

# 裁剪图像
cropped_image = image[y:y+height, x:x+width]

# 禁用窗口缩放
cv2.namedWindow("Cropped Image", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.resizeWindow("Cropped Image", width, height)

# 显示裁剪图像
cv2.imshow("Cropped Image", cropped_image)

# 保存裁剪图像
cv2.imwrite("cropped_image.jpg", cropped_image)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()