python指定像素区域裁剪并将裁剪区域在原图标注

最新推荐文章于 2025-03-03 08:35:51 发布

Jayden yang

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分类专栏：知识点

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本文介绍了一种在超分辨率（超分）任务中进行局部图像对比的方法，通过Python代码实现了从多张图像中裁剪相同位置区域的功能，以凸显算法的优越性。该方法使用了OpenCV库来读取、裁剪和展示图像，适用于评估不同超分模型在同一细节上的表现。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在超分任务中，我们需要将图片的局部拿出来对比，凸显我们算法的优越性。如下图所示，我们需要对各模型的局部进行对比，但是每张图裁剪的位置要相同，这里我们利用python简单实现一下。

import os 
import cv2 
import matplotlib.pyplot as plt 
from PIL import Image


path = "G:\\SR\\results\\set5_1\\set5\\"   #图像读取地址
savepath = "G:\\SR\\results\\set5_1\\set5_result\\"  # 图像保存地址
filelist = os.listdir(path)  # 打开对应的文件夹
total_num = len(filelist)  #得到文件夹中图像的个数
#print(total_num)


for filename in os.listdir(path):
    #print(filename)  # 仅仅是为了测试
    img = cv2.imread("set5\\" + filename)
    crop = img[60:230,100:210,:]  #[x:y,a:b,Z]x:开始的纵坐标，y:介绍纵坐标，Z:通道
    cv2.rectangle(img,(100,60),(210,230),(0,255,0),2)   
    #cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w,y+h), (0,255,0), 2)
    #x，y是矩阵左上点的坐标，w，h是矩阵的宽和高
    cv2.imwrite(savepath + filename, crop) #####保存图片#########
    cv2.imshow('img',img)  #####显示图片#######
    cv2.imshow('crop',crop)
    cv2.waitKey(0)

测试结果：