python多边形裁剪

选择多边形区域ROI：

多边形裁剪：

加个顺时针排序：

选择多边形区域ROI：

import cv2
import numpy as np
import joblibpts = []  # 用于存放点# 统一的：mouse callback function
def draw_roi(event, x, y, flags, param):img2 = img.copy()if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:  # 左键点击，选择点pts.append((x, y))if event == cv2.EVENT_RBUTTONDOWN:  # 右键点击，取消最近一次选择的点pts.pop()if event == cv2.EVENT_MBUTTONDOWN:  # 中键绘制轮廓mask = np.zeros(img.shape, np.uint8)points = np.array(pts, np.int32)points = points.reshape((-1, 1, 2))# 画多边形mask = cv2.polylines(mask, [points], True, (255, 255, 255), 2)mask2 = cv2.fillPoly(mask.copy(), [points], (255, 255, 255))  # 用于求 ROImask3 = cv2.fillPoly(mask.copy(), [points], (0, 255, 0))  # 用于 显示在桌面的图像show_image = cv2.addWeighted(src1=img, alpha=0.8, src2=mask3, beta=0.2, gamma=0)cv2.imshow("mask", mask2)cv2.imshow("show_img", show_image)ROI = cv2.bitwise_and(mask2, img)cv2.imshow("ROI", ROI)cv2.waitKey(0)if len(pts) > 0:# 将pts中的最后一点画出来cv2.circle(img2, pts[-1], 3, (0, 0, 255), -1)if len(pts) > 1:# 画线for i in range(len(pts) - 1):cv2.circle(img2, pts[i], 5, (0, 0, 255), -1)  # x ,y 为鼠标点击地方的坐标cv2.line(img=img2, pt1=pts[i], pt2=pts[i + 1], color=(255, 0, 0), thickness=2)cv2.imshow('image', img2)# 创建图像与窗口并将窗口与回调函数绑定
img = cv2.imread("./123.jpg")
cv2.namedWindow('image')
cv2.setMouseCallback('image', draw_roi)
print("[INFO] 单击左键：选择点，单击右键：删除上一次选择的点，单击中键：确定ROI区域")
print("[INFO] 按‘S’确定选择区域并保存")
print("[INFO] 按 ESC 退出")while True:key = cv2.waitKey(1) & 0xFFif key == 27:breakif key == ord("s"):saved_data = {"ROI": pts}joblib.dump(value=saved_data, filename="config.pkl")print("[INFO] ROI坐标已保存到本地.")break
cv2.destroyAllWindows()

多边形裁剪：

方法1：

先上效果图：

代码：

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread(r'd:/qinlan.jpg')shape = img.shape
points_704 = np.array([[30, 280], [240, 290], [280, 30], [30, 30]])height = shape[1]
# 图片的高度尺寸
img_origin = img.copy()
cv2.fillConvexPoly(img, points_704, 1)
bitwisexor = cv2.bitwise_xor(img, img_origin)cv2.imshow("asdf", bitwisexor)
cv2.waitKey(0)

注意：points_704的坐标格式是[[x1,y1],[x2,y2],[x3,y3],[x4,y4]]

points_704的坐标点需要是顺时针或者逆时针顺序，如果顺序随机的，可能出现下图情况：

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread(r'd:/qinlan.jpg')shape = img.shape
points_704 = np.array([[30, 280], [240, 290],[30, 30], [280, 30]])height = shape[1]
# 图片的高度尺寸
img_origin = img.copy()
cv2.fillConvexPoly(img, points_704, 1)
bitwisexor = cv2.bitwise_xor(img, img_origin)cv2.imshow("asdf", bitwisexor)
cv2.waitKey(0)

别着急，还有办法：

加个顺时针排序：

import cv2
import numpy as npfrom functools import reduce
import operator
import mathimg = cv2.imread(r'd:/qinlan.jpg')shape = img.shape
points_704 = np.array([[30, 280], [240, 290],[30, 30], [280, 30]])coords =points_704
#开始顺时针排序
center = tuple(map(operator.truediv, reduce(lambda x, y: map(operator.add, x, y), coords), [len(coords)] * 2))
points_new=sorted(coords, key=lambda coord: (-135 - math.degrees(math.atan2(*tuple(map(operator.sub, coord, center))[::-1]))) % 360, reverse=True)points_new=np.array(points_new)height = shape[1]
# 图片的高度尺寸
img_result = img.copy()
cv2.fillConvexPoly(img, points_new, 1)
bitwisexor = cv2.bitwise_xor(img, img_result)cv2.imshow("bitwisexor", bitwisexor)
cv2.imshow("img", img)
cv2.waitKey(0)

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