はじめに

OpenCVを用いて画像をどうやって切り取るかを解説します。一応前回の続きなので、もしこの記事でわからないところがあれば、ご覧ください。

環境

MacOS Mojave
Python 3.7

使用画像

以下の画像 (neko.jpg) を使用します。

画像の大きさを確認

以下のコードで画像の大きさを確認できます。

#ライブラリの読み込み
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread("neko.jpg")
print(img.shape)

以上のコードを実行すると、以下の結果が出ます。

(900, 1600, 3)

これは、縦が900ピクセル、横が1600ピクセル、チャンネル数が3という意味です。チャンネル数はカラー画像の場合はGBRの３つなので、３になります。グレースケールだと、白色の度合いだけなので、チャンネル数は１となります。

画像の座標

Opencvにおいて、画像の座標軸は以下のようになります。

位置を(x,y)とするとき、原点(0,0)は図のように左上にきます。画像を扱う場合は下方向がy軸の正の方向になるので注意してください。
この画像の大きさは縦が900ピクセル、横が1600ピクセルなので、画像の末端のピクセルのx,y座標はそれぞれ899,1599となります。900、1600にならないのは、原点0から数えているためです。

画像の座標へのアクセス

画像の座標を以下のように指定すると、その位置の色の値を取得することができます。

img = cv2.imread("neko.jpg")
print(img[450,800])

[153 161 190]

これは、座標(450,800)の位置の色が(R,G,B) = (153,161,190)であることを示しています。
また、以下のようにすると座標を複数指定できるようになります。

print(img[450:650,800:1000])

[[[153 161 190]
  [153 161 190]
  [152 160 189]
  ...
  [169 178 205]
  [169 178 205]
  [169 178 205]]

 [[152 160 189]
  [152 160 189]
  [153 161 190]
  ...
  [169 178 205]
  [169 178 205]
  [169 178 205]]

 [[151 159 188]
  [152 160 189]
  [154 162 191]
  ...
  [171 178 205]
  [172 179 206]
  [172 179 206]]

 ...
以下省略。。。

[]の中にある":"は私たちが普段数字の範囲を表す時に使う"~"と同じと考えてください。上の例では、座標(450,800)から(649,999)までの範囲の色の情報を出力しています。

任意の位置で切り取り

指定した画像の範囲を別のオブジェクトに入れれば、その位置を切り出した画像を得ることができます。

#ライブラリの読み込み
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread("neko.jpg")
#指定した画素をimg_trimに代入
img_trim = img[450:650,800:1000]
#色を変更
img_trim = cv2.cvtColor(img_trim, cv2.COLOR_BGR2RGB)
#表示
plt.imshow(img_trim)
plt.show()

以上のような画像が出力されれば成功です!(畳なので切り取りが行われているかどうかわかりずらいですが。。。笑)
次回は画像の拡大縮小反転など、こねくり回す作業を解説したいと思います

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