opencvで画像切り抜き

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--- opencvで画像切り抜き [2017/11/28]
adash333 [OpenCV3で画像の読み込み]
+++ opencvで画像切り抜き [2018/10/07] (現在)
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 ===== OpenCV3でJupyter Notebook上で画像の表示 =====
+まず、以下のコードをコピペして、Shift + Enterをします。
+<code>
+# 画像の可視化 with Matplotlib
+# 簡単だが、各モジュールのカラー画像の保存方法に注意（RGBとBGR）
+# matplotlibでJupyter Notebook内で画像表示するためのおまじない
+# Jupyter Notebook内で、%をつけて特定のコマンドを入力する方法を、マジックコマンドという
+%matplotlib inline
+import cv2
+import matplotlib.pyplot as plt
+img = cv2.imread('Lenna.png')
+plt.imshow(img)
+# これだと、色が明らかに変な風に表示されてしまう
+</code>
+以下のようになりますが、なんか変な色です。
+{{:pasted:20171128-225428.png}}
+これは、OpenCVの画像はデフォルトだとBGR画像であるため、matplotlib（こちらはRGB画像）で正しく表示するためには色変換が必要。
+具体的には、cv2.cvtColor()関数を用います。
+以下のコードを入力して、Shift + Enter.
+<code>
+%matplotlib inline
+import cv2
+import matplotlib.pyplot as plt
+# OpenCVの画像はデフォルトだとBGR画像であるため、
+# matplotlib（こちらはRGB画像）で正しく表示するためには色変換が必要
+# 具体的には、cv2.cvtColor()関数を用いる
+cvimg = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
+plt.imshow(cvimg)
+</code>
+ちゃんと普通の色合いになりました。
+{{:pasted:20171128-225835.png}}
+===== OpenCV3で画像の保存 =====
+作成中
+===== OpenCV3で画像の切り抜き =====
+以下のコードを入力して、Shift + Enter.
+<code>
+%matplotlib inline
+import cv2
+import matplotlib.pyplot as plt
+# OpenCVの画像はデフォルトだとBGR画像であるため、
+# matplotlib（こちらはRGB画像）で正しく表示するためには色変換が必要
+# 具体的には、cv2.cvtColor()関数を用いる
+cvimg = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
+plt.imshow(cvimg)
+# 新しい配列に入力画像の一部を代入
+dst = cvimg[0:400, 70:270]
+plt.imshow(dst)
+</code>
+以下のように、切り抜かれます。
+{{:pasted:20171128-230751.png}}

opencvで画像切り抜き.1511876930.txt.gz · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)