在python中裁剪多个图像的基于模式的区域

Question

我有大量的截图需要裁剪。所有的图像看起来都很相似-有一个蓝色边框的矩形窗口，里面包含一些图形元素。此窗口包含在另一个窗口中，但我只需要裁剪内部窗口。在所有图像中，内部窗口的尺寸和内容都是不同的。大多数情况下，内容包括矩形的元素，有时还有蓝色边框，与内部窗口的边框相同。我之所以提到这一点，是因为我想到了以下流程：

遍历目标目录中所有图像的脚本。对于每个人：

• 找到要裁剪的区域（内窗）
• 修剪该区域
• 保存文件

如何做到这一点？Python不是强制的，也可以是任何其他的。在

Answer 1

这并不简单，但这是一个可能的方法：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def synthimage():
    w,h = 300,200
    im = np.random.randint(0,255,(w,h,3))/255
    xa = np.random.randint(50,w-60)
    xb = xa + np.random.randint(50,90)
    ya = np.random.randint(50,h-60)
    yb = ya + np.random.randint(20,50)
    im[xa:xb,ya] = np.array([1,0,0])
    im[xa:xb,yb] = np.array([1,0,0])
    im[xa,ya:yb] = np.array([1,0,0])
    im[xb,ya:yb] = np.array([1,0,0])
    return im

def getRectPoints(im):
    x,y = [],[]
    for i in range(im.shape[0]):
        for j in range(im.shape[1]):
            if (im[i,j]-np.array([1,0,0])).sum()==0:
                x.append(i)
                y.append(j)
    return np.array(x),np.array(y)

def denoise(x,y):
    nx,ny = [],[]
    for i in range(x.shape[0]):
        d = np.sqrt((x[i]-x)**2+(y[i]-y)**2)
        m = d<2
        if len(m.nonzero()[0])>2:
            nx.append(x[i])
            ny.append(y[i])
    return np.array(nx),np.array(ny)

im = synthimage()    
plt.imshow(np.swapaxes(im,0,1),origin='lower',interpolation='nearest')
plt.show()

x,y = getRectPoints(im)
plt.scatter(x,y,c='red')
plt.xlim(0,300)
plt.ylim(0,200)
plt.show()

nx,ny = denoise(x,y)
plt.scatter(nx,ny,c='red')
plt.xlim(0,300)
plt.ylim(0,200)
plt.show()

#Assuming rectangle has no rotation (otherwise check Scipy ConveHull)
xmi = nx.min()
xma = nx.max()
ymi = ny.min()
yma = ny.max()

new = np.ones(im.shape)
new[xmi:xma,ymi:yma] = im[xmi:xma,ymi:yma]
plt.imshow(np.swapaxes(new,0,1),origin='lower',interpolation='nearest')
plt.show()

，函数的名称应该是自解释的。为这项工作的目的生成了合成数据。结果如下（按顺序）：

显然，每个步骤都可以根据需求进行更改，但对于大多数案例研究来说，这是一个功能性的解决方案。在