Python批量裁剪图形外围空白区域-续

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。

原文链接：Python批量裁剪图形外围空白区域

原文是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。原文中的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 osimagesDirectory = 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 = 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 += 1for 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_topif x_bottom < r:x_bottom = r  # 获取最大x_bottomif x_left > c:x_left = c  # 获取最小x_leftif x_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("imageName completed!")

三、效果

原图显示：

裁剪结果显示：

原文效果：

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Python批量裁剪图形外围空白区域-续

一、基本描述

二、实现代码

三、效果

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