Python实现图片裁剪的两种方式(Pillow和OpenCV)

Python图片裁剪概述

本文探讨在Python中实现图片裁剪的两种常用方法，分别基于Pillow库和OpenCV库。这两种方案均只需编写少量代码即可完成任务，这也正是Python在图像处理领域广受欢迎的原因之一。

首先，我们需要一张原始图片作为处理对象，具体示例如下图所示：

原始图片

使用OpenCV进行裁剪

接下来，展示如何使用OpenCV库对图片进行裁剪操作，相关代码如下：

import cv2
 
img = cv2.imread("./data/cut/thor.jpg")
print(img.shape)
cropped = img[0:128, 0:512] # 裁剪坐标为[y0:y1, x0:x1]
cv2.imwrite("./data/cut/cv_cut_thor.jpg", cropped)

代码首先通过imread方法加载待裁剪的图片，并打印其shape属性。输出结果显示为(1080, 1920, 3)，该元组的顺序依次代表高度、宽度以及通道数。随后，利用数组切片功能提取目标区域。需注意，切片坐标[y0:y1, x0:x1]表示在原图坐标系下的范围，其中原图左上角为坐标原点。最后，调用cv2.imwrite()函数将裁剪后的图像保存至本地，参数分别为文件名和图像对象，效果如图所示：

OpenCV裁剪所得图片

使用Pillow进行裁剪

随后，介绍使用Pillow库进行图片裁剪的方法，具体代码示例如下：

from PIL import Image
 
img = Image.open("./data/cut/thor.jpg")
print(img.size)
cropped = img.crop((0, 0, 512, 128)) # (left, upper, right, lower)
cropped.save("./data/cut/pil_cut_thor.jpg")

首先使用open方法加载图片，并通过size属性查看其尺寸。与OpenCV的shape不同，size输出的(1920, 1080)分别代表宽度和高度。接着，调用crop方法进行裁剪，该方法要求传入一个box参数，该参数为四元组(left, upper, right, lower)，依次指定裁剪区域在原图中的左、上、右、下坐标值。最后，使用save方法保存裁剪结果。如图所示，Pillow同样能够高效完成与OpenCV相同的裁剪任务：

Pillow裁剪所得图片

以上内容涵盖了Python中利用Pillow和OpenCV进行图片裁剪的核心步骤与代码示例，希望能为读者的学习提供有益参考，欢迎继续支持本站获取更多技术内容。