python+opencv實現(xiàn)論文插圖局部放大并拼接效果

更新時間：2021年10月09日 14:51:20 作者：聽、風(fēng)

在做圖像數(shù)據(jù)標(biāo)注時,很難一次就做到精準(zhǔn)標(biāo)注,如果目標(biāo)比較小,即使微調(diào)也難以做到精準(zhǔn),所以就需要另外一個窗口對標(biāo)注區(qū)域進(jìn)行局部放大以方便微調(diào),這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于python+opencv實現(xiàn)論文插圖局部放大并拼接效果的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下

前言

在制作論文插圖時，有時要求將圖片的局部放大來展示細(xì)節(jié)內(nèi)容，同時將放大圖拼接在原圖上以方便觀察對比。

當(dāng)然直接利用電腦自帶的畫圖軟件或者別的軟件也可以很方便地實現(xiàn)，但是如果碰到多個算法處理一張圖片后多張圖片進(jìn)行對比就不太方便了，這里主要貼一下 python 代碼的實現(xiàn)。

cv2.rectangle() 函數(shù)

cv2.rectangle(img, pt1, pt2, color, thickness ) 功能是在圖片上畫一個矩形框，沒有返回值。

參數(shù)列表：
img：圖片
pt1：長方形框左上角坐標(biāo)
pt2：長方形框右下角坐標(biāo)
color：字體顏色
thickness：字體粗細(xì)

示例

import cv2

image = cv2.imread('F://test.png')
pt1 = (10, 190)  # 長方形框左上角坐標(biāo)
pt2 = (160, 270)  # 長方形框右下角坐標(biāo) 
cv2.rectangle(image, pt1, pt2, (255, 0, 0), 5)
cv2.imshow('demo', image)

cv2.resize() 函數(shù)

cv2.resize(src, dsize) 功能是將圖片縮放為指定大小，返回值是改變后的圖片。

參數(shù)列表：
src：輸入圖片
dsize：輸出圖片的尺寸

示例

import cv2

image = cv2.imread('F://test.png')
h, w = image.shape[0:2]
print(f'原來圖片的大?。簕w}×{h}')

image = cv2.resize(image, (150, 300))
h, w = image.shape[0:2]
print(f'縮小后圖片的大?。簕w}×{h}')

np.hstack() 和 np.vstack() 函數(shù)

np.hstack((img1, img2, ···)) 和 np.vstack((img1, img2·, ···))。np.hstack() 和 np.vstack() 是 numpy 提供的兩個矩陣拼接函數(shù)，顧名思義 np.hstack() 是水平方向拼接，np.vstack() 是垂直方向拼接。

參數(shù)列表：
img1：第一個圖片
img2：第二個圖片
imgn：第 n 個圖片
要求：輸入圖片的行數(shù)或者列數(shù)相同

示例

import cv2
import numpy as np

image1 = cv2.imread('F://test.png')
image2 = cv2.resize(image1, (150, 300))
image3 = cv2.resize(image1, (550, 410))

image = np.hstack((image1, image2))
image = np.vstack((image, image3))

cv2.imshow('demo', image)

實現(xiàn)局部框定放大拼接

import cv2
import numpy as np

image = cv2.imread('F://test.png')
# 第一個局部放大圖
pt1 = (150, 70)  # 長方形框左上角坐標(biāo)
pt2 = (250, 130)  # 長方形框右下角坐標(biāo)
cv2.rectangle(image, pt1, pt2, (0, 0, 255), 2)
patch1 = image[70:130, 150:250, :]
patch1 = cv2.resize(patch1, (200, 120))
# 第二個局部放大圖
pt1 = (265, 70)  # 長方形框左上角坐標(biāo)
pt2 = (365, 130)  # 長方形框右下角坐標(biāo)
cv2.rectangle(image, pt1, pt2, (0, 255, 0), 2)
patch2 = image[70:130, 265:365, :]
patch2 = cv2.resize(patch2, (200, 120))
# 拼接
patch = np.hstack((patch1, patch2))
image = np.vstack((image, patch))
cv2.imshow('demo', image)
cv2.imwrite('F://test_result.png', image)