使用Python图像库将一个图像剪切为多个图像

我需要使用PIL将这张图片分成三部分，然后选择中间部分。 我该怎么做

看看PIL的crop（）方法

（需要了解图像的边界框…假设图像每天具有相同的尺寸，您应该能够确定一次边界框并一直使用它）

加载图像

知道尺寸了吗

使用该方法

保存中间图像

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对于这个特定的图像，您可以这样做

import Image
i = Image.open('dt110507dhct.jpg')
frame2 = i.crop(((275, 0, 528, 250)))
frame2.save('dt110507dhct_frame2.jpg')

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如果之前不知道长方体，我会在图像（x和y方向）上运行一个简单的边缘查找过滤器来查找长方体的边界

一个简单的方法是：

在图像上运行水平边缘过滤器。现在有了一个图像，其中每个像素描述了该像素左右的强度变化。即，它将“查找”垂直线

对于水平边缘图像中的每列，获取其行的平均绝对大小。在生成的1 x宽度大小的数组中，您将在值最高的位置找到垂直线。因为线条的宽度超过一个像素，所以在这里你可能需要有点聪明

对另一个轴执行相同操作以查找水平线

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如果您认为框的边框将始终为黑色，则可以通过首先仅提取黑色（或接近黑色）的像素来进行一些预处理。但是我怀疑这是必要的，因为上面的方法应该非常稳定。

说你有这样一张很长的照片

现在你想把它切成更小的垂直位，因为它太长了

下面是一个Python脚本，可以实现这一点。这对我为LaTeX文档准备很长的图像很有用

from __future__ import division
import Image
import math
import os

def long_slice(image_path, out_name, outdir, slice_size):
    """slice an image into parts slice_size tall"""
    img = Image.open(image_path)
    width, height = img.size
    upper = 0
    left = 0
    slices = int(math.ceil(height/slice_size))

    count = 1
    for slice in range(slices):
        #if we are at the end, set the lower bound to be the bottom of the image
        if count == slices:
            lower = height
        else:
            lower = int(count * slice_size)  
        #set the bounding box! The important bit     
        bbox = (left, upper, width, lower)
        working_slice = img.crop(bbox)
        upper += slice_size
        #save the slice
        working_slice.save(os.path.join(outdir, "slice_" + out_name + "_" + str(count)+".png"))
        count +=1

if __name__ == '__main__':
    #slice_size is the max height of the slices in pixels
    long_slice("longcat.jpg","longcat", os.getcwd(), 300)

这是输出

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我想投票表决解决方案，但缺乏足够的声誉。然而，我想我会发布我根据他的答案开发的代码，以防它可能对其他人有所帮助。我还添加了遍历文件结构和选择图像宽度的功能

import Image
import os

# Set the root directory
rootdir = 'path/to/your/file/directory'

def long_slice(image_path, out_name, outdir, sliceHeight, sliceWidth):
    img = Image.open(image_path) # Load image
    imageWidth, imageHeight = img.size # Get image dimensions
    left = 0 # Set the left-most edge
    upper = 0 # Set the top-most edge
    while (left < imageWidth):
        while (upper < imageHeight):
            # If the bottom and right of the cropping box overruns the image.
            if (upper + sliceHeight > imageHeight and \
                left + sliceWidth > imageWidth):
                bbox = (left, upper, imageWidth, imageHeight)
            # If the right of the cropping box overruns the image
            elif (left + sliceWidth > imageWidth):
                bbox = (left, upper, imageWidth, upper + sliceHeight)
            # If the bottom of the cropping box overruns the image
            elif (upper + sliceHeight > imageHeight):
                bbox = (left, upper, left + sliceWidth, imageHeight)
            # If the entire cropping box is inside the image,
            # proceed normally.
            else:
                bbox = (left, upper, left + sliceWidth, upper + sliceHeight)
            working_slice = img.crop(bbox) # Crop image based on created bounds
            # Save your new cropped image.
            working_slice.save(os.path.join(outdir, 'slice_' + out_name + \
                '_' + str(upper) + '_' + str(left) + '.jpg'))
            upper += sliceHeight # Increment the horizontal position
        left += sliceWidth # Increment the vertical position
        upper = 0

if __name__ == '__main__':
    # Iterate through all the files in a set of directories.
    for subdir, dirs, files in os.walk(rootdir):
        for file in files:
            long_slice(subdir + '/' + file, 'longcat', subdir, 128, 128)

导入图像
导入操作系统
#设置根目录
rootdir='path/to/your/file/directory'
def long_切片（图像路径、输出名称、输出目录、切片高度、切片宽度）：
img=图像。打开（图像路径）#加载图像
imageWidth，imageHeight=img.size#获取图像尺寸
左=0#设置最左边的边
上部=0#设置最顶部边缘
而（左<图像宽度）：
而（上部<图像高度）：
#如果裁剪框的底部和右侧超出图像范围。
如果（上+切片高度>图像高度）和\
左+切片宽度>图像宽度）：
bbox=（左、上、图像宽度、图像高度）
#如果裁剪框右侧超出图像范围
elif（左+切片宽度>图像宽度）：
bbox=（左、上、图像宽度、上+切片高度）
#如果裁剪框底部超出图像范围
elif（上部+切片高度>图像高度）：
bbox=（左、上、左+切片宽度、图像高度）
#如果整个裁剪框位于图像内，
#正常进行。
其他：
bbox=（左、上、左+切片宽度、上+切片高度）
工作_slice=img.crop（bbox）#基于创建的边界裁剪图像
#保存新裁剪的图像。
工作\u slice.save（os.path.join（outdir，'slice\u'+out\u name+\
“'+str（上）+”'+str（左）+'.jpg'））
上+=切片高度#增加水平位置
左+=切片宽度#增加垂直位置
上限=0
如果uuuu name uuuuuu='\uuuuuuu main\uuuuuuu'：
#遍历一组目录中的所有文件。
对于os.walk（rootdir）中的subdir、dir和文件：
对于文件中的文件：
长_切片（subdir+'/'+文件'longcat'，subdir，128，128）

我需要将其自动化，有时线条是手工绘制的，但肯定有线条。你的回答很好，但我想知道你是否有任何代码片段可以发布在这里？或者链接到这样做的站点？每个盒子（子图像）的大小可能不是固定的，所以自动检测盒子是我要找的吗？我想给一个任何大小的图像，在它的框，并得到个人的图像。因此，算法必须在找到垂直线和水平线时做出最佳猜测。谢谢，对不起，我没有任何代码。但是，似乎PIL已经具备了所需的功能：我猜这个页面上的FIND_EDGES过滤器会很有用。不幸的是，这似乎可以同时得到X和Y的边。但是您可以定义自己的过滤器内核。对于水平try[-1,0,1]，对于垂直try，相同，但作为列向量而不是行向量。