一、效果

二、代码

1、单张图片裁剪

# 将单张图片分成5张
import cv2
import numpy as np
srcImg = cv2.imread("F:/test.jpg")
cv2.imshow("[srcImg]",srcImg)# shap[0] height,shape[1] width
print(srcImg.shape)
hei=srcImg.shape[0]
wid=srcImg.shape[1]# get 5 roi
num=5
for i in range(0,num):print(i)hei_0=0hei_1=int(hei)wid_0=int(i*wid/num)wid_1=int((i+1)*wid/num)roiImg = srcImg[hei_0:hei_1, wid_0:wid_1]# cv2.imshow("[ROIImg]", roiImg)path="F:/out/"+str(i)+".jpg"cv2.imwrite(path,roiImg)

2、批量图片裁剪

# 处理多张图片
import numpy as np
import glob as glob
import cv2
import os# Returns a list of all folders with participant numbers
# img_path = glob.glob("F:/test/*jpg")
# for path in img_path:
#     img  = cv2.imread(path)
#     cv2.imshow('img',img)
#     cv2.waitKey(1000)# 循环处理列表中的所有图片
path = os.path.expanduser("F:/test/")
for f in os.listdir(path):# print(f.strip()[0:-4])path="F:/test/"+f.strip()print(path)img = cv2.imread(path)# cv2.imshow('img', img)# shap[0] height,shape[1] widthhei = img.shape[0]wid = img.shape[1]# get 5 roinum = 5for i in range(0, num):print(i)hei_0 = 0hei_1 = int(hei)wid_0 = int(i * wid / num)wid_1 = int((i + 1) * wid / num)roiImg = img[hei_0:hei_1, wid_0:wid_1]# cv2.imshow("[ROIImg]", roiImg)path = "F:/out/" +f.strip()[0:-4]+"_"+ str(i) + ".jpg"cv2.imwrite(path, roiImg)

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