Python如何截取图像中的圆形？Python图像圆形物体怎么截取

python有一个非常好用且重要的支持功能就是图像处理，而最近有小伙伴说它想使用python将图像之中的圆形物体范围给截取出来。那么这一篇文章正好就是来讲解一下，python是怎么识别处图像中的圆形并且将其截取出来的，感兴趣和想学习的话就往下看看吧。

1.那么python之中这种对图片进行处理而不是绘图操作，使用opencv第三方库是比较方便和简单的。导入软件包之后将图像读取进来再转为灰度图，这样之后才可以识别圆形物体轮廓。然后还需要将其进行二值化以及反二值化操作，代码如下所示：

import cv2
import numpy as np
image = cv2.imread('F:\Sia303-336.jpg')
img=cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret , thresh = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
dot=[]

2.在上面代码示例之中定义了一个用来保存轮廓坐标点的空列表，因为圆形不像矩阵一样可以通过顶端四个坐标点来选定一片区域，它需要通过准确无误的坐标并将其连接起来得到指定图像区域，所以这一步就是for循环迭代来保存圆形轮廓坐标，代码示例如下所示：

for c in contours:
    min_list=[] 
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(c) 
    min_list.append(x)
    min_list.append(y)
    min_list.append(w)
    min_list.append(h)
    min_list.append(w*h)
    dot.append(min_list)

3.到这一步实际上就是以及将图像圆形区域的像素点都获取到了，而现在所需要做的事情是扩展一下矩形范围。这是因为图像上圆形轮廓灰度值高低差异并不能完全保证区域完整，所以需要扩展一些矩形范围来使得圆形图像尽可能存在于其中。

然后使用切片方式获取到指定坐标范围内的图像，再通过方法将去保存起来即可，详细代码示例如下所示：

max_area=dot[0][4]
for inlist in dot:
    area=inlist[4]
    if area >= max_area:
        x=inlist[0]
        y=inlist[1]
        w=inlist[2]
        h=inlist[3]
        max_area=area
x0=x-int(new_w/2)
y0=y-int(new_w/2)
w=w+new_w
h=h+new_w
crop = image[y0:y0+h, x0:x0+w]
cv2.imwrite("crop.jpg",crop)

以上就是关于“Python如何截取图像中的圆形？Python图像圆形物体怎么截取”的全部内容了，希望对你有所帮助。