Python之pyclipper使用

问题：在对图片中的重要像素点进行旋转、平移等操作时，部分关键点可能会超出图片的边界，导致关键点的缺失。
解决：在网上查到了pyclipper函数，可以使用有界多边形去切割无界多边形，对应到图片可以使用图片的大小作为界限去切割越界的像素点，类似于在图片范围内找到与越界像素点最近的位置来代替它。
使用：

import pyclipper
import numpy as np#重要的点，有的点可能会超出边界
subj = (((180, 200), (260, 200), (260, 150), (180, 150)),((215, 160), (230, 190), (200, 190))
)#边界
clip = ((190, 210), (240, 210), (240, 130), (190, 130))pc = pyclipper.Pyclipper()pc.AddPath(clip, pyclipper.PT_CLIP, True)
pc.AddPaths(subj, pyclipper.PT_SUBJECT, True)solution = pc.Execute(pyclipper.CT_INTERSECTION, pyclipper.PFT_EVENODD)
print(solution)
#[[[240, 200], [190, 200], [190, 150], [240, 150]], [[200, 190], [230, 190], [215, 160]]]

可视化

注，最右侧的6个重要像素点都超出了图片范围，使用pyclipper在图片中找到与越界的6个重要像素点最近的像素点

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