当前位置 博文首页 > python四个坐标点对图片区域最小外接矩形进行裁剪
在图像裁剪操作中，opencv和pillow两个库都具有相应的函数，但是这两个库中的函数仅仅能对与图片平行的矩形进行裁剪操作，如果想要对目标的最小外接矩形进行裁剪该如何操作呢？如下所示：
具体处理该问题的思路如下：
图像原图如下：
1 求出该区域的最小外接矩形，并且得到外接矩形的四个点的坐标和旋转角度。
rect = cv2.minAreaRect(self.contours[0])#rect为[(旋转中心x坐标，旋转中心y坐标)，(矩形长，矩形宽),旋转角度] box_origin = cv2.boxPoints(rect)#box_origin为[(x0,y0),(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3)]
2 将原图像进行旋转，旋转角度为最小外接矩形的角度，由于防止旋转后目标区域在图像外面，所以我将图像大小扩大为原来的2倍。
M = cv2.getRotationMatrix2D(rect[0],rect[2],1) dst = cv2.warpAffine(rotateimg,M,(2*rotateimg.shape[0],2*rotateimg.shape[1]))
3 将原四个点的坐标做映射，映射到旋转后的区域，得到新的四个点的坐标。
#逆时针旋转
def Nrotate(angle,valuex,valuey,pointx,pointy):
angle = (angle/180)*math.pi
valuex = np.array(valuex)
valuey = np.array(valuey)
nRotatex = (valuex-pointx)*math.cos(angle) - (valuey-pointy)*math.sin(angle) + pointx
nRotatey = (valuex-pointx)*math.sin(angle) + (valuey-pointy)*math.cos(angle) + pointy
return (nRotatex, nRotatey)
#顺时针旋转
def Srotate(angle,valuex,valuey,pointx,pointy):
angle = (angle/180)*math.pi
valuex = np.array(valuex)
valuey = np.array(valuey)
sRotatex = (valuex-pointx)*math.cos(angle) + (valuey-pointy)*math.sin(angle) + pointx
sRotatey = (valuey-pointy)*math.cos(angle) - (valuex-pointx)*math.sin(angle) + pointy
return (sRotatex,sRotatey)
#将四个点做映射
def rotatecordiate(angle,rectboxs,pointx,pointy):
output = []
for rectbox in rectboxs:
if angle>0:
output.append(Srotate(angle,rectbox[0],rectbox[1],pointx,pointy))
else:
output.append(Nrotate(-angle,rectbox[0],rectbox[1],pointx,pointy))
return output
box = rotatecordiate(rect[2],box_origin,rect[0][0],rect[0][1])
4 利用四个点坐标进行裁剪，如2中图所示，图像经过旋转后已经变为和图片没有旋转角的图像，经过实验观察旋转后的坐标还是有细微差别，但误差已经在千分点甚至万分点左右，对我们裁剪造成的影响可以忽略不计。
def imagecrop(image,box):
xs = [x[1] for x in box]
ys = [x[0] for x in box]
print(xs)
print(min(xs),max(xs),min(ys),max(ys))
cropimage = image[min(xs):max(xs),min(ys):max(ys)]
print(cropimage.shape)
cv2.imwrite('cropimage.png',cropimage)
return cropimage
imagecrop(dst,np.int0(box))
到此，利用4个坐标点对图像进行裁剪操作已经完成。
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