如何在python中从大图像中提取图片

这是一个巨大的形象。 我只想在大图像中提取矩形图片。 大图像质量差。因此，您不能只使用特定的RGB，并且背景可能不是白色的

我是怎么做到的

• 阈值图像用于分离背景区域和照片部分。 问题在于不能随机确定每种图片颜色的阈值（背景为白色，但图片为接近白色的浅灰色背景）

• 使用OpenCV2等高线区域查找矩形。 问题是每张图片的颜色都是随机的，这使得不可能找到一个矩形区域

我怎样剪照片

import cv2

image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_UNCHANGED)

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5,5))
gradient = cv2.morphologyEx(gray, cv2.MORPH_GRADIENT, kernel)

contours = cv2.findContours(gradient, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[1]

for cnt in contours:
    (x,y,w,h) = cv2.boundingRect(cnt)
    cv2.rectangle(image, (x,y), (x+w,y+h), (0,0,255))

---

你可以尝试这样做：1）转换为灰度，2）任何白色的东西都是黑色的，所有非白色的东西都是白色的3）一定要找到轮廓4）每个轮廓==1张图片可以试试弗雷德的（@fmw42）multicrop。他会告诉你这一切，还有许可证等等@api55我尝试了我所做的一切。@MarkSetchell如果图像接近图像。它将两个或三个图像识别为一个图像。根据图像更改参数没有意义。这是当前实现的状态。您可以尝试执行以下操作：1）转换为灰度，2）任何白色都将是黑色，所有非白色都将是白色3）查找轮廓4）每个轮廓==1个图片可以尝试Fred的（@fmw42）multicrop。他会告诉你这一切，还有许可证等等@api55我尝试了我所做的一切。@MarkSetchell如果图像接近图像。它将两个或三个图像识别为一个图像。根据图像更改参数没有意义。这是目前实施的状态。谢谢。但是，当图像彼此接近时，这种方法将它们识别为一个@Nox10009这有点不公平-实际上意味着你的样本图像不是很有代表性…@Mark Setchell是的，我知道。。有些图像的间距为2像素，jpeg质量为60%。。。。所以我快疯了！谢谢你的关注。但是，当图像彼此接近时，这种方法将它们识别为一个@Nox10009这有点不公平-实际上意味着你的样本图像不是很有代表性…@Mark Setchell是的，我知道。。有些图像的间距为2像素，jpeg质量为60%。。。。所以我快疯了！谢谢你的关注。