c#如何分割图片并展示原图中一部分

Posted 2023-04-03

picturebox1中打开了一副图像，现在的话，在picturebox1中选取了两个点（x0,y0）以及(x1,y1)。如何在picturebox2中绘制坐标x0~x2,y0~y1这部分的图像？代码的话又该怎么写呢？
那么如何将改部分的图像在picturebox2中显示呢？下面代码的在运行时会报错，错误为：pictureBox2.Image =
bmSmall;这一句
未将对象引用设置到对象的实例。
Rectangle rect = new Rectangle(x0,y0,(x1-x0),(y1-y0));

Bitmap bmSmall = new Bitmap(rect.Width, rect.Height,
System.Drawing.Imaging.PixelFormat.Format32bppRgb);
using
(Graphics grSmall = Graphics.FromImage(bmSmall))


grSmall.DrawImage(pictureBox1.Image, new
System.Drawing.Rectangle(0, 0, bmSmall.Width, bmSmall.Height), rect,
GraphicsUnit.Pixel);

grSmall.Dispose();
pictureBox2.Image =
bmSmall;

根据两个点（x0,y0）以及(x1,y1)得出一个区域Rectangle
Rectangle rect = new Rectangle (x0,y0,(x1-x0),(y1-y0));
再调用如下的函数可得到截取的图像
/// <summary>
/// 截取图像的矩形区域
/// </summary>
/// <param name="source">源图像对应picturebox1</param>
/// <param name="rect">矩形区域，如上初始化的rect</param>
/// <returns>矩形区域的图像</returns>
public static Image AcquireRectangleImage(Image source, Rectangle rect)
if (source == null || rect.IsEmpty) return null;
Bitmap bmSmall = new Bitmap(rect.Width, rect.Height, System.Drawing.Imaging.PixelFormat.Format32bppRgb);
//Bitmap bmSmall = new Bitmap(rect.Width, rect.Height, source.PixelFormat);

using (Graphics grSmall = Graphics.FromImage(bmSmall))
grSmall.DrawImage(source,
new System.Drawing.Rectangle(0, 0, bmSmall.Width, bmSmall.Height),
rect,
GraphicsUnit.Pixel);
grSmall.Dispose();

return bmSmall;
追问

那么如何将改部分的图像在picturebox2中显示呢？追问中无法写了，我写在补充问题里了，麻烦你看一下

追答

AcquireRectangleImage函数返回的是一个Image对象
直接
picturebox2.image = AcquireRectangleImage就可以了。
具体自己试一下。

参考技术A drawimage函数有一个重载 可以实现这个功能
public:
void DrawImage(
Image^ image,
Rectangle destRect,
float srcX,
float srcY,
float srcWidth,
float srcHeight,
GraphicsUnit srcUnit,
ImageAttributes^ imageAttrs
)

参数
image
类型：System.Drawing..::.Image
要绘制的 Image。

destRect
类型：System.Drawing..::.Rectangle
Rectangle 结构，它指定所绘制图像的位置和大小。 将图像进行缩放以适合该矩形。

srcX
类型：System..::.Single
要绘制的源图像部分的左上角的 x 坐标。

srcY
类型：System..::.Single
要绘制的源图像部分的左上角的 y 坐标。

srcWidth
类型：System..::.Single
要绘制的源图像部分的宽度。

srcHeight
类型：System..::.Single
要绘制的源图像部分的高度。

srcUnit
类型：System.Drawing..::.GraphicsUnit
GraphicsUnit 枚举的成员，它指定用于确定源矩形的度量单位。

imageAttrs
类型：System.Drawing.Imaging..::.ImageAttributes
ImageAttributes，它指定 image 对象的重新着色和伽玛信息。

下面的代码示例设计用于 Windows 窗体，它需要 PaintEventArgse（这是 Paint 事件处理程序的参数）。 代码执行下列操作：

从示例文件夹中的 JPEG 文件 SampImag.jpg 创建图像。

创建要在其中绘制图像的目标矩形。

创建要从中提取图像的一部分的源矩形的坐标。

将源矩形的度量单位设置为像素。

将原始图像绘制到屏幕。

创建要在其中绘制调整后的图像的附加矩形。

创建并设置调整后图像的特性，使其伽玛值大于正常值。

将调整后的图像绘制到屏幕。

对于原始的、未调整的目标矩形，该位置确定图像在屏幕上的位置，源矩形和目标矩形的大小确定所绘制图像的缩放，而源矩形的大小确定将原始图像的哪个部分绘制到屏幕。

private void DrawImageRect4FloatAttrib(PaintEventArgs e)


// Create image.
Image newImage = Image.FromFile("SampImag.jpg");

// Create rectangle for displaying original image.
Rectangle destRect1 = new Rectangle(100, 25, 450, 150);

// Create coordinates of rectangle for source image.
float x = 50.0F;
float y = 50.0F;
float width = 150.0F;
float height = 150.0F;
GraphicsUnit units = GraphicsUnit.Pixel;

// Draw original image to screen.
e.Graphics.DrawImage(newImage, destRect1, x, y, width, height, units);

// Create rectangle for adjusted image.
Rectangle destRect2 = new Rectangle(100, 175, 450, 150);

// Create image attributes and set large gamma.
ImageAttributes imageAttr = new ImageAttributes();
imageAttr.SetGamma(4.0F);

// Draw adjusted image to screen.
e.Graphics.DrawImage(newImage, destRect2, x, y, width, height, units, imageAttr);

用python实现识别框选图片字体部分，并分割成单独图片

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原问题来自于CSDN问答频道，该问题来源：https://ask.csdn.net/questions/7415845

问题描述：

如何通过代码可以识别框选字体部分（矩形框），并分割成单独图片

---

解决方案——来自答主@桔子code

用python实现，需要安装opencv、numpy模块：切割准确率95%以上， 效果图：

具体代码如下：

#juzicode.com/vx:桔子code
import os,sys,time,cv2
import numpy as np
 
dbg_is_show = False
def show_img(win_name,img,wait_time=0,img_ratio=0.15,is_show=True):
    if is_show is not True:
        return 
    rows = img.shape[0]
    cols = img.shape[1]
    cv2.namedWindow(win_name, cv2.WINDOW_NORMAL )#cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
    cv2.resizeWindow(win_name,(int(cols*img_ratio),int(rows*img_ratio)))
    cv2.imshow(win_name,img)
    cv2.waitKey(wait_time)
    
if not os.path.exists('out'):
    os.mkdir('out')
    
print('juzicode.com/vx:桔子code')
print(cv2.__version__)
img_src = cv2.imread('src.jpg')
print(img_src.shape)
 
show_img('img_src',img_src,is_show=dbg_is_show)
 
#获取灰度图
img_b, img_g, img_r = cv2.split(img_src) 
show_img('img_r',img_r,is_show=dbg_is_show)
 
img_gray = cv2.bitwise_not(img_r)
img_gray= cv2.medianBlur(img_gray,5)
 
#二值化
thresh_bin,img_bin= cv2.threshold(img_gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)
show_img('img_bin',img_bin,is_show=dbg_is_show)
 
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(3, 3))
img_eroded = cv2.erode(img_bin,kernel)      
show_img('img_eroded',img_eroded)   
 
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(29, 29))
img_dilated = cv2.dilate(img_eroded,kernel)       
show_img('img_dilated',img_dilated)
 
res = cv2.findContours(img_dilated,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)  
contours=res[1] 
print ('len(contours):',len(contours))
 
for i in range(0,len(contours)): 
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[i])
    print(i,len(contours[i]))
    if len(contours[i])<80:continue
    cv2.rectangle(img_src, (x,y), (x+w,y+h), (255,0,0), 10)
    newimage=img_src[y:y+h,x:x+w]
    cv2.imwrite( 'out\\\\'+str(i)+".jpg",newimage)
    
show_img("img_dilated_with_contour", img_src) 

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