利用 python opencv 批量图片进行裁剪_python+opencv进行批量裁剪图片

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
 
 
from utils.utils import Directory_Hanlder  # Directory_Hanlder代码链接：https://blog.csdn.net/qq_16555103/article/details/107146429
import os
import time
import re
from tqdm import tqdm
import cv2
import numpy as np
import argparse
 
# 读取带有中文路径的图片
def cn_imread(filePath):
    try:
        cv_img = cv2.imdecode(np.fromfile(filePath, dtype=np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)
        """ 
        cv2.imdecode 参数与 cv2.imread 打开的图片相似，如果不需要第四通道，选择 cv2.IMREAD_COLOR，此时读取图片的格式为 bgr
        cv2.IMREAD_COLOR：加载彩色图片，这个是默认参数，可以直接写1。
        cv2.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式加载图片，可以直接写0。
        cv2.IMREAD_UNCHANGED：包括alpha，可以直接写-1
        """
    except Exception as e:
        print('当前图片opencv无法读取，原因为：\n{}'.format(e))
        cv_img = None
    return cv_img
 
# 保存带有中文路径的图片
def cn_imwrite(file_path , img_array): 
    # 这个方法需要特别注意，img_array一定是一个BGR格式的uint8 ndarray
    cv2.imencode('.jpg', img_array)[1].tofile(file_path)
    
 
def single_img_save(img_array,report_path,img_name):
    """
    输入 img BGR格式的数组，保存图片【.jpg】到指定路径
    :param img_array:
    :return:
    """
    img_path = os.path.join(report_path,img_name)
    cn_imwrite(img_path,img_array)
    # cv2.imwrite(img_path, img_array)
 
def single_img_intercept(fpath,top=0.0,battle=0.125):
    """
    给定一张需要剪切的图片的路径 与 图片上下需要剪切的比例
    :param fpath: 图片的路径
    :param top: 图片上侧的比例
    :param battle: 图片下侧的比例
    :return:
    """
    
    img = cn_imread(fpath)
    if img is None:
        return None
    img_shape = img.shape
    height,weight = img_shape[0],img_shape[1]
 
    height_start = int(np.floor(top*height))
    height_end = int(-1 * np.floor(battle*height))
 
    img = img[height_start:height_end]
    return img
 
 
 
if __name__ == '__main__':
 
    # 创建对象
    parser = argparse.ArgumentParser()
 
    # 添加参数
    parser.add_argument('--Dir', help='source dir',type=str)
    parser.add_argument('--top', help='top value',type=float)
    parser.add_argument('--battle', help='battle value',type=float)
 
    # 使用parse_args解析参数
    args = parser.parse_args()
    dir_ = args.Dir
    top = args.top
    battle = args.battle
    
    # 构建路径
    source_dir = dir_
    report_dir_path = os.path.join(source_dir, 'report_img')
    Directory_Hanlder.check_directory(report_dir_path)
    Directory_Hanlder.clean_directory(report_dir_path)
 
    # 遍历文件夹下所有的文件
    files_path, dirs_path = Directory_Hanlder.list_dir_all_files(source_dir)
 
    # 重写图片名
    for idx,img in tqdm(enumerate(files_path)):
        # 将指定的文件img复制到report_dir_path的文件夹里面
        img_array = single_img_intercept(img,top=top,battle=battle)
        if img_array is None:
            continue
 
        img_name = img.split('\\')[-1]
        # 保存
        single_img_save(img_array,report_dir_path,img_name)

参考：OpenCV—Python 图像指定区域裁剪