Python高分辨率图像的分割与合并

分割：

  # 目标分割大小DES_HEIGHT = 640DES_WIDTH = 640# 获取图像信息path_img = r'G:\A_SCI_DATASET\poppy\voc_wait_cut\img\12.jpg'#获取原始高分辨的图像的属性信息src = cv2.imread(path_img)height = src.shape[0]width = src.shape[1]# 把原始图像边缘填充至分割大小的整数倍padding_height = math.ceil(height / DES_HEIGHT) * DES_HEIGHTpadding_width = math.ceil(width / DES_WIDTH) * DES_WIDTH#将padding图像与原始图像进行融合，使得原始padding_img = np.random.randint(0, 255, size=(padding_height, padding_width, 3)).astype(np.uint8)padding_img[0:height + 0, 0:width + 0] = srcimg = padding_img  ##读取彩色图像，图像的透明度(alpha通道)被忽略，默认参数;灰度图像;读取原始图像，包括alpha通道;可以用1，0，-1来表示sum_rows = img.shape[0]  # 高度sum_cols = img.shape[1]  # 宽度cols = DES_WIDTHrows = DES_HEIGHTsave_path = "crop{0}_{1}\\".format(cols, rows)  #切割后的照片的存储路径if not os.path.exists(save_path):os.makedirs(save_path)setDir(save_path)print("裁剪所得{0}列图片，{1}行图片.".format(int(sum_cols / cols), int(sum_rows / rows)))filename = os.path.split(path_img)[1]for i in range(int(sum_cols / cols)):for j in range(int(sum_rows / rows)):cv2.imwrite(save_path + os.path.splitext(filename)[0] + '_' + str(j) + '_' + str(i) + os.path.splitext(filename)[1],img[j * rows:(j + 1) * rows, i * cols:(i + 1) * cols, :])print("裁剪完成，得到{0}张图片.".format(int(sum_cols / cols) * int(sum_rows / rows)))print("文件保存在{0}".format(save_path))

合并：

#合并分割图像，指定行列数
def merge_picture(merge_path,num_of_cols,num_of_rows):filename=os.listdir(merge_path)full_path=os.path.join(merge_path,filename[0])# filename=file_name(merge_path,".tif")shape=cv2.imread(full_path).shape #三通道的影像需把-1改成1cols=shape[1]rows=shape[0]channels=shape[2]dst=np.zeros((rows*num_of_rows,cols*num_of_cols,channels),np.uint8)for i in range(len(filename)):full_path=os.path.join(merge_path,filename[i])img=cv2.imread(full_path,-1)cols_th=int(full_path.split("_")[-1].split('.')[0])rows_th=int(full_path.split("_")[-2])roi=img[0:rows,0:cols,:]dst[rows_th*rows:(rows_th+1)*rows,cols_th*cols:(cols_th+1)*cols,:]=roicv2.imwrite(merge_path+"merge.jpg",dst)

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