Python怎么批量裁剪圖形外圍空白區域

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一、基本描述

批量裁剪掉圖片的背景區域，一般是白色背景，從而減少背景值的干擾和減少存儲空間。

通過檢索所有圖片的最小裁剪區域坐標值，然后再對圖片進行裁剪。文中圖都是經過標準化處理的，核心圖片內容尺度都一致，所以采用該種辦法，如果有很多不同大小的圖片，即圖片中的內容區域大小形狀不一樣，則一張一張的檢索該圖的背景區域，然后進行裁剪。即一張一張的檢索裁剪區域并進行裁剪。

二、實現代碼

對原文中的代碼進行修改，一張一張的檢索每張圖的裁剪區域坐標，然后裁剪。

代碼如下：

from PIL import Image
import numpy as np
import os
 
imagesDirectory = r"C:\Users\Administrator\Desktop\out"  # tiff圖片所在文件夾路徑
 
i = 0
for imageName in os.listdir(imagesDirectory):
    imagePath = os.path.join(imagesDirectory, imageName)
    image = Image.open(imagePath)  # 打開tiff圖像
    ImageArray = np.array(image)
    row = ImageArray.shape[0]
    col = ImageArray.shape[1]
    print(row,col)
    # 先計算所有圖片的裁剪范圍，然后再統一裁剪并輸出圖片
    x_left = row
    x_top = col
    x_right = 0
    x_bottom = 0
    # 上下左右范圍
    """
    Image.crop(left, up, right, below)
    left：與左邊界的距離
    up：與上邊界的距離
    right：還是與左邊界的距離
    below：還是與上邊界的距離
    簡而言之就是，左上右下。
    """
    i += 1
    for r in range(row):
        for c in range(col):
            #if ImageArray[row][col][0] < 255 or ImageArray[row][col][0] ==0:
            if ImageArray[r][c][0] < 255 and ImageArray[r][c][0] !=0: #外框有個黑色邊框，增加條件判斷
                if x_top > r:
                    x_top = r  # 獲取最小x_top
                if x_bottom < r:
                    x_bottom = r  # 獲取最大x_bottom
                if x_left > c:
                    x_left = c  # 獲取最小x_left
                if x_right < c:
                    x_right = c  # 獲取最大x_right
    print(x_left, x_top, x_right, x_bottom)
     # image = Image.open(imagePath)  # 打開tiff圖像
    cropped = image.crop((x_left-5, x_top-5, x_right+5, x_bottom+5))  # (left, upper, right, lower)
    cropped.save(r"C:\Users\Administrator\Desktop\out_cut_bg\{}.png".format(imageName[:-4], i))
    print("imageName completed!")

三、效果

原圖顯示：

 裁剪結果顯示：

 原文效果：

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