将不同大小的四边形图像批量裁剪为圆形

Posted 2023-02-25

【中文标题】将不同大小的四边形图像批量裁剪为圆形

【英文标题】：batch crop quad images with diffenrent sizes to a circle

【发布时间】：2020-11-27 21:38:50

【问题描述】：

我有很多不同大小的行星图像，例如

它们都恰好位于方形图像的中间，但高度不同。 现在我想裁剪它们并使黑色边框透明。我尝试使用convert（ImageMagick 6.9.10-23），如下所示：

for i in planet_*.jpg; do
  nr=$(echo $i/planet_/|sed s/.jpg//g|xargs)
  convert $i -fuzz 1% -transparent black trans/planet_$nr.png
done

但这会留下一些伪像：

是否有命令将所有图像裁剪成一个圆圈，这样地球就不会受到影响？ （不能是 imagemagick）。

我还可以想象一个解决方案，我将使用更大的-fuzz 值，然后用黑色填充内行星圆中的所有透明像素。

那些都是行星，我要转换：download zip

【问题讨论】：

值得一提的是您使用的是哪个版本的 Imagemagick，因为答案可能不同。

请实际识别版本。

ImageMagick 没有霍夫圆变换也不适合圆。您最好使用 OpenCV 来完成这些任务。我在 ImageMagick 中看到的唯一方法是迭代绘制一个圆圈，将其遮盖并测试亮度。迭代以最大化亮度。

【参考方案1】：

这是使用 minEclosingCircle 中的 Python Opencv 的一种方法。

输入：

import cv2
import numpy as np
import skimage.exposure

# read image
img = cv2.imread('planet.jpg')
h, w, c = img.shape

# convert to grayscale
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# threshold
thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)[1]

# get contour
contours = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contours = contours[0] if len(contours) == 2 else contours[1]
big_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)

# get enclosing circle
center, radius = cv2.minEnclosingCircle(big_contour)
cx = int(round(center[0]))
cy = int(round(center[1]))
rr = int(round(radius))

# draw outline circle over input
circle = img.copy()
cv2.circle(circle, (cx,cy), rr, (0, 0, 255), 1)

# draw white filled circle on black background as mask
mask = np.full((h,w), 0, dtype=np.uint8)
cv2.circle(mask, (cx,cy), rr, 255, -1)

# antialias
blur = cv2.GaussianBlur(mask, (0,0), sigmaX=2, sigmaY=2, borderType = cv2.BORDER_DEFAULT)
mask = skimage.exposure.rescale_intensity(blur, in_range=(127,255), out_range=(0,255))


# put mask into alpha channel to make outside transparent
imgT = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2BGRA)
imgT[:,:,3] = mask

# crop the image
ulx = int(cx-rr+0.5)
uly = int(cy-rr+0.5)
brx = int(cx+rr+0.5)
bry = int(cy+rr+0.5)
print(ulx,brx,uly,bry)
crop = imgT[uly:bry+1, ulx:brx+1]

# write result to disk
cv2.imwrite("planet_thresh.jpg", thresh)
cv2.imwrite("planet_circle.jpg", circle)
cv2.imwrite("planet_mask.jpg", mask)
cv2.imwrite("planet_transparent.png", imgT)
cv2.imwrite("planet_crop.png", crop)

# display it
cv2.imshow("thresh", thresh)
cv2.imshow("circle", circle)
cv2.imshow("mask", mask)
cv2.waitKey(0)

阈值图像：

输入圆圈：

面具图片：

透明图片：

裁剪的透明图像：

要安装的软件包

sudo apt install python3-opencv python3-sklearn python3-skimage

【讨论】：

看起来很完美，我将它保存为planet2png.py 并安装了apt install python3-opencv python3-sklearn，效果很好；）我在这里添加了文件输入和输出处理：gist.github.com/rubo77/164e671f82f335943ab936e0ba715907

我在这个星球上只有一个错误：spacetrace.org/pics/system/planet_s1_299.jpg - crop planet_s1_299.jpg 20 74 -2 51 Traceback (most recent call last): File "planet2png.py", line 96, in <module> main(sys.argv[1:]) File "planet2png.py", line 83, in main cv2.imwrite("thresh/"+outputfile, thresh) cv2.error: OpenCV(4.2.0) ../modules/imgcodecs/src/loadsave.cpp:661: error: (-2:Unspecified error) could not find a writer for the specified extension in function 'imwrite_'

有没有办法使边界平滑或消除锯齿？

错误出在您的环境中，无法编写输出格式。那个文件是什么格式的？

从一张图片中获取圆形参数。制作二进制掩码。然后将掩码缩放到与每个输入图像相同的大小。然后使用适当修改的图像大小的模糊参数对其进行抗锯齿处理。较大的图像可能比较小的图像需要更多的模糊 sigma，但不会太多。你可能会遇到同样的模糊。然后将蒙版放入图像的alpha通道。然后根据缩放的裁剪值进行裁剪。