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有人能解释一下图像裁剪是如何工作的吗?
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<p>我是图像处理新手。我从Kaggle那里找到了下面的种植技术。有人能解释一下它是如何裁剪图像的吗</p> <pre><code>def edge_and_cut(img): try: edges = cv2.Canny(img, img_w, img_h) if(np.count_nonzero(edges)>edges.size/10000): pts = np.argwhere(edges>0) y1,x1 = pts.min(axis=0) y2,x2 = pts.max(axis=0) new_img = img[y1:y2, x1:x2] new_img = cv2.resize(new_img,(img_w, img_h)) else: new_img = cv2.resize(img,(img_w, img_h)) except Exception as e: print(e) new_img = cv2.resize(img,(img_w, img_h)) return new_img def crop_images(Imgs): CroppedImages = np.ndarray(shape=(len(Imgs), img_w, img_h, 3), dtype=np.int) ind = 0 for im in Imgs: x = edge_and_cut(im) CroppedImages[ind] = x ind += 1 return CroppedImages </code></pre> <p>以下是输出:</p> <p><img src="https://i.stack.imgur.com/g5i7I.png" alt="Output Image"/></p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p><a href="https://docs.opencv.org/3.4/da/d5c/tutorial_canny_detector.html" rel="nofollow noreferrer">cv2.Canny</a>是<em>Canny边缘检测器</em>。如果我理解正确,它的输出被视为二值图像(由表示“边”和“非边”的单元格组成),然后它会找到包含所有“边”单元格的最小边界框(矩形)。此框是从图像中提取的</p>
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