Python 调整边界框的大小和位置，同时使其稍微居中

我有一组图像，它们有各自的边界框坐标（x，y，w，h）。一些边界框是矩形的，所以首先我想让它们成为正方形，同时仍然以感兴趣的区域为中心。使用下面一个苹果的例子，在茎上有一个边界框，我想把这个框展开成一个正方形，同时保持它在茎的中心

其次，在提取出边界框的内容后，我希望通过将边界框大小增加n个像素并提取然后重复来捕获上下文信息。之后，我想将感兴趣区域的几何中心移动几个像素，然后重复多重边界框提取。如下图所示，不同颜色的框表示我要提取的不同框。右图显示了我想要实现的中心位置的微小偏移

---

我知道如何在numpy中实现这一点，但是否有更高级别的函数/库可以帮助我定义边界框并对其进行操作？

我使用此图像来实现相同的效果：

---

代码和注释（如说明所示）：

---

结果是：

---

检查我是否正确。如果你想要的话，我会回答的。是的，这就是我要找的。我用Numpy实现了一些东西，你能分享你的代码让我比较一下吗？好的，等一下。。。

#!/usr/bin/python3
# 2017.11.25 17:10:34 CST
# 2017.12.01 11:23:02 CST

import cv2
import numpy as np

## Read and copy 
img = cv2.imread("cat.jpg")
canvas = img.copy()

## set and crop the ROI 
x,y,w,h = bbox = (180, 100, 50, 100)
cv2.rectangle(canvas, (x,y), (x+w,y+h), (0,0,255), 2)
croped = img[y:y+h, x:x+w]
cv2.imshow("croped", croped)

## get the center and the radius
cx = x+w//2
cy = y+h//2
cr  = max(w,h)//2

## set offset, repeat enlarger ROI
dr = 10
for i in range(0,4):
    r = cr+i*dr
    cv2.rectangle(canvas, (cx-r, cy-r), (cx+r, cy+r), (0,255,0), 1)
    croped = img[cy-r:cy+r, cx-r:cx+r]
    cv2.imshow("croped{}".format(i), croped)

## display 
cv2.imshow("source", canvas)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()