根据目标检测结果裁剪bbox保存到本地，python，opencv

近日有一个需求是把检测的框的图像都截下来保存，就写了个脚本，分享出来

基本逻辑为循环读取每张图片的结果坐标文件，读取框坐标，再用OpenCV的函数裁剪下来并保存。
注意坐标文件为VOC格式，自行百度。

# coding=utf-8
import cv2
import os
import glob
import numpy as np
import redef CutImg(imgpath,destpath):img = glob.glob(r"/DATACENTER6/ph/traffic_model_faster101/in_pic/29-6-ori/*.jpg")img_len= int(len(img))#get all the images for i in range(img_len):temp=img[i].rstrip(".jpg")              # get image name to find its' annotation file.ori_img = cv2.imread(str(img[i]))sp = ori_img.shape                        #obtain the image shapesz1 = sp[0]                             #height(rows) of imagesz2 = sp[1]                          #width(colums) of image     np.set_printoptions(suppress=True)txt = np.loadtxt(str(temp)+".txt")       #load the pic's annotation, which is voc-style.if txt.shape[0]==0:                       #if the annotation is null, drop it.continueif np.ndim(txt) == 1:                 txt = txt.reshape(1, 5)txt_len=len(txt)# print(txt)# print(txt_len)for n in range(txt_len):               #get every object's coordinates in this imagex1=txt[n][0]y1=txt[n][1]x2=txt[n][2]y2=txt[n][3]a=int(x1) # x startb=int(x2) # x endc=int(y1) # y startd=int(y2) # y end#print(a,b,c,d)res = ori_img[c:d,a:b]                #use opencv's function to cut the image.cv2.imwrite("/DATACENTER6/ph/traffic_model_faster101/in_pic/29-6-cut/"+str(i) +str(n)+ '-29-6.jpg',res) if __name__ == '__main__':imgpath ='./28-4' # source imagestxtpath ='./28-4-1'    destpath='./28-4-cut' # resized images saved hereCutImg(imgpath,destpath)

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