Python批量裁剪图形外围空白区域

目录 一、基本描述 二、实现代码 三、效果

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：

from PIL import Image
import numpy as np
import os
?
imagesDirectory = r"C:\Users\Administrator\Desktop\out" ?# tiff图片所在文件夹路径
?
i = 0
for imageName in os.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 = row
? ? x_top = col
? ? x_right = 0
? ? x_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 += 1
? ? for r in range(row):
? ? ? ? for c in range(col):
? ? ? ? ? ? #if ImageArray[row][col][0] < 255 or ImageArray[row][col][0] ==0:
? ? ? ? ? ? if ImageArray[r][c][0] < 255 and ImageArray[r][c][0] !=0: #外框有个黑色边框，增加条件判断
? ? ? ? ? ? ? ? if x_top > r:
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? x_top = r ?# 获取最小x_top
? ? ? ? ? ? ? ? if x_bottom < r:
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? x_bottom = r ?# 获取最大x_bottom
? ? ? ? ? ? ? ? if x_left > c:
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? x_left = c ?# 获取最小x_left
? ? ? ? ? ? ? ? if x_right < c:
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? x_right = c ?# 获取最大x_right
? ? print(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("imageName completed!")

三、效果

原图显示：

 裁剪结果显示：

 原文效果：

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