python获取图片中两个点的具体坐标并将图无损裁剪下来
作者：miracleo_
一、原始图片
二、取点的方法
point.py
from PIL import Image
from pylab import *
def point(img_path):
Image.MAX_IMAGE_PIXELS = 100000000000
# im = array(Image.open('best_result.png'))
im = array(Image.open(img_path))
imshow(im)
print('Please click 2 points')
x = ginput(2)
# show()
return x
if __name__ == '__main__':
x = point('cut_orchard2.png')
print('you clicked:', x)
三、另一种取点的方法
注意方法二展示的图片是原比例的，对于大图不太方便，推荐上一种方法。
point1.py
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('C:\\Users\\mimi\\Desktop\\1.jpg')
a = []
b = []
def on_EVENT_LBUTTONDOWN(event, x, y, flags, param):
if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
xy = "%d,%d" % (x, y)
a.append(x)
b.append(y)
cv2.circle(img, (x, y), 1, (255, 0, 0), thickness=-1)
cv2.putText(img, xy, (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN,
1.0, (0, 0, 0), thickness=1)
cv2.imshow("image", img)
cv2.namedWindow("image")
cv2.setMouseCallback("image", on_EVENT_LBUTTONDOWN)
cv2.imshow("image", img)
cv2.waitKey(0)
print(a[0], b[0])
img[b[0]:b[1], a[0]:a[1], :] = 0 # 注意是 行，列（y轴的，X轴）
cv2.imshow("image", img)
cv2.waitKey(0)
print(a, b)
四、取点并裁剪图片
实现代码
此处引用point函数
from point import point
import cv2
import numpy as np
# 输入两个对角点的坐标，裁剪图片
def cut_pic(img_path, point_list):
[(x1, y1), (x2, y2)] = point_list
img = cv2.imread(img_path)
# img = np.array(img)
# 新图片
print(img.shape)
# 此处注意opencv的顺序是先h，后w，然后c。
img_new = img[y1:y2, x1:x2, :]
cv2.imwrite("save.png", img_new)
if __name__ == '__main__':
# img_path = "xiatian_qingwa.jpg"
img_path = "best_result1.png"
# ----------------------------
# 得到两个对角点的坐标
point_two = point(img_path)
point_two_new = []
# 清空列表
# point_two.clear()
for i in point_two:
i_new = list(map(int, i))
point_two_new.append(i_new)
# [(4393, 426), (12439, 12439)]
print(point_two_new)
# ----------------------------
# point_two_new = [(4393, 426), (12439, 12439)]
cut_pic(img_path, point_two_new)
控制台输出：
Please click 2 points
[(242, 177), (340, 340)]
(512, 820, 3)
得到青蛙的截图：
参考
如果显示图片过大报错应对方法
1.出现原因
当图片文件有超过89478485个像素点（若为16:9的图片，其分辨率约为12608×7092）时使用PIL会触发DecompressionBombWarning警告。如此高的上限，通常用途情况下不会触发此警告。但是当处理一些大型图片，例如：天文照片（嫦娥2号月面图片~1.38GB）、高dpi的大尺寸扫描图（舰娘官方挂历扫图@720dpi ~300MB），会导致PIL拒绝加载，并提示DecompressionBombWarning警告。对于这个警告的处理也要具体问题具体分析：解压后的数据小于当前物理内存的图片，可以通过设置Image.MAX_IMAGE_PIXELS来适当提高触发警告的阈值，继而强制加载。解压后的数据大小可以用图片尺寸与色彩位深来估计。
>>> from PIL import Image
>>> im = Image.open(r'some.jpf')
C:\Users\whose\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\PIL\Image.py:2438: DecompressionBombWarning: Image size (145458930 pixels) exceeds limit of 89478485 pixels, could be decompression bomb DOS attack.
DecompressionBombWarning)
>>> Image.MAX_IMAGE_PIXELS = 1000000000
>>> im = Image.open(r'some.jpf')
但是，对于解压后的数据显然大于当前物理内存的图片，应当灵活应用图片压缩方法具备的特性，例如JPEG的递进性（即Progressive）、JPEG 2000的区域解码（即Random Access）等等。然而这些特性，PIL几乎不能使用，因此应当考虑其他专业软件或者根据需求自行实现。
也许对于具有极大物理内存的用户来说，通过调整阈值，图像尺寸似乎就没有了上限。但事实上考虑到Python令人遗憾的多核性能（至少对于cPython），以及一个平凡的观察——你通常需要处理很多小图片，或者些许大图片——加载一个特别大的图片将不会在合理的时间内完成，即使通过并行处理也节约不了太多时间（并没有那么多图片需要处理）。
2.出现的实际情况
openslide.open_slide("xxx.ndpi")时会出现这个问题。
解决方法
第一种（我使用的）
from PIL import Image Image.MAX_IMAGE_PIXELS = 2300000000
第二种
from PIL import ImageFile, Image ImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES = True Image.MAX_IMAGE_PIXELS = None
附录
注意关闭下面的勾，否者PIL无法正常工作
以上就是python获取图片中两个点的具体坐标并将图无损裁剪下来的详细内容，更多关于python图片裁剪的资料请关注脚本之家其它相关文章！