Python怎么批量裁剪图形外围空白区域
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摘要： 一、基本描述批量裁剪掉图片的背景区域，一般是白色背景，从而减少背景值的干扰和减少存储空间。通过检索所有图片的最小裁剪区域坐标值，然后再对图片进行裁剪。文中图都是经过标准化处理的，核心图片内容尺度都一致，所以采用该种办法，如果有很多不同大小的图片，即图片中的内容区域大小形状不一样，则一张一张的检索该图的背景区域，然后进行裁剪。即一张一张的检索裁剪区域并进行裁剪。二... ...
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(为您整理了一些要点),点击可以直达。一、基本描述
批量裁剪掉图片的背景区域，一般是白色背景，从而减少背景值的干扰和减少存储空间。
通过检索所有图片的最小裁剪区域坐标值，然后再对图片进行裁剪。文中图都是经过标准化处理的，核心图片内容尺度都一致，所以采用该种办法，如果有很多不同大小的图片，即图片中的内容区域大小形状不一样，则一张一张的检索该图的背景区域，然后进行裁剪。即一张一张的检索裁剪区域并进行裁剪。
二、实现代码
对原文中的代码进行修改，一张一张的检索每张图的裁剪区域坐标，然后裁剪。
代码如下：
fromPILimportImageimportnumpyasnpimportosimagesDirectory=r"C:\Users\Administrator\Desktop\out"#tiff图片所在文件夹路径i=0forimageNameinos.listdir(imagesDirectory):imagePath=os.path.join(imagesDirectory,imageName)image=Image.open(imagePath)#打开tiff图像ImageArray=np.array(image)row=ImageArray.shape[0]col=ImageArray.shape[1]print(row,col)#先计算所有图片的裁剪范围，然后再统一裁剪并输出图片x_left=rowx_top=colx_right=0x_bottom=0#上下左右范围"""Image.crop(left,up,right,below)left：与左边界的距离up：与上边界的距离right：还是与左边界的距离below：还是与上边界的距离简而言之就是，左上右下。"""i+=1forrinrange(row):forcinrange(col):#ifImageArray[row][col][0]<255orImageArray[row][col][0]==0:ifImageArray[r][c][0]<255andImageArray[r][c][0]!=0:#外框有个黑色边框，增加条件判断ifx_top>r:x_top=r#获取最小x_topifx_bottom<r:x_bottom=r#获取最大x_bottomifx_left>c:x_left=c#获取最小x_leftifx_right<c:x_right=c#获取最大x_rightprint(x_left,x_top,x_right,x_bottom)#image=Image.open(imagePath)#打开tiff图像cropped=image.crop((x_left-5,x_top-5,x_right+5,x_bottom+5))#(left,upper,right,lower)cropped.save(r"C:\Users\Administrator\Desktop\out_cut_bg\{}.png".format(imageName[:-4],i))print("imageNamecompleted!")三、效果
原图显示：
裁剪结果显示：
原文效果：
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