如何在 Python 中将图像拆分为多个部分

Question

我正在尝试使用 PIL 将一张照片分成多张。

def crop(Path,input,height,width,i,k,x,y,page):
    im = Image.open(input)
    imgwidth = im.size[0]
    imgheight = im.size[1]
    for i in range(0,imgheight-height/2,height-2):
        print i
        for j in range(0,imgwidth-width/2,width-2):
            print j
            box = (j, i, j+width, i+height)
            a = im.crop(box)
            a.save(os.path.join(Path,"PNG","%s" % page,"IMG-%s.png" % k))
            k +=1

但它似乎不起作用。它会分割照片，但不是以精确的方式（你可以试试）。

Answer 1

对于任何寻求简单方法的人，这里有一个简单的工作函数，用于将图像分成 NxN 部分。

def slice_image(filename, N):

    i = Image.open(filename)

    width = i.width
    height = i.height

    for x in range(N):

        for y in range(N):

            index = (x * pieces) + 1 + y

            img = i.crop((x * width/N, y * height/N,
                          x * width/N+ width/N, y * height/N+ height/N))

            img.save(f"{filename}_sliced_{index}.jpeg")

Answer 2

作为替代解决方案，我们将通过使用itertools.product 生成坐标网格来构建图块。我们将忽略边缘的部分图块，仅迭代两个区间之间的笛卡尔积，即 range(0, h-h%d, d) X range(0, w-w%d, d)。

给定filename：图像文件名，d：图块大小，dir_in：包含图像的目录的路径，dir_out：输出图块的目录：

from PIL import Image
from itertools import product

def tile(filename, dir_in, dir_out, d):
    name, ext = os.path.splitext(filename)
    img = Image.open(os.path.join(dir_in, filename))
    w, h = img.size
    
    grid = product(range(0, h-h%d, d), range(0, w-w%d, d))
    for i, j in grid:
        box = (j, i, j+d, i+d)
        out = os.path.join(dir_out, f'{name}_{i}_{j}{ext}')
        img.crop(box).save(out)

Answer 3

最简单的方法：

import image_slicer
image_slicer.slice('/Address of image for exp/A1.png',16)

此命令将图像分成 16 个切片，并将它们保存在输入图像所在的目录中。 你应该先安装 image_slicer：

pip install image_slicer

Answer 4

这是另一种解决方案，只是使用 NumPy 内置的np.array_split ：

def divide_img_blocks(img, n_blocks=(5, 5)):
    horizontal = np.array_split(img, n_blocks[0])
    splitted_img = [np.array_split(block, n_blocks[1], axis=1) for block in horizontal]
    return np.asarray(splitted_img, dtype=np.ndarray).reshape(n_blocks)

它返回一个 NumPy 数组，其维度作为 n_blocks 传递。 数组的每个元素都是一个块，因此要访问每个块并将其保存为图像，您应该编写如下内容：

result = divide_img_blocks(my_image)

for i in range(result.shape[0]):
    for j in range(result.shape[1]):
        cv2.imwrite(f"my_block_{i}_{j}.jpg", result[i,j])

这个答案非常快，比@Nir 的答案快，后者在发布的答案中是最干净的。此外，它比建议的包（即image_slicer）快了近三个数量级。

Time taken by divide_img_blocks: 0.0009832382202148438
Time taken by Nir answer: 0.002960681915283203
Time taken by image_slicer.slice: 0.4419238567352295

希望它仍然有用。

Answer 5

我建议使用多处理而不是常规的 for 循环，如下所示：

from PIL import Image
import os

def crop(infile,height,width):
    im = Image.open(infile)
    imgwidth, imgheight = im.size
    for i in range(imgheight//height):
        for j in range(imgwidth//width):
            box = (j*width, i*height, (j+1)*width, (i+1)*height)
            yield im.crop(box)

def til_image(infile):
    infile=...
    height=...
    width=...
    start_num=...
    for k,piece in enumerate(crop(infile,height,width),start_num):
        img=Image.new('RGB', (height,width), 255)
        img.paste(piece)
        path=os.path.join('/tmp',"IMG-%s.png" % k)
        img.save(path)

from multiprocessing import Pool, cpu_count
try:
    pool = Pool(cpu_count())
    pool.imap_unordered(tile_image, os.listdir(root), chunksize=4)
finally:
    pool.close()

Answer 6

import os
import sys
from PIL import Image

savedir = r"E:\new_mission _data\test"
filename = r"E:\new_mission _data\test\testing1.png"
img = Image.open(filename)
width, height = img.size
start_pos = start_x, start_y = (0, 0)
cropped_image_size = w, h = (1024,1024)

frame_num = 1
for col_i in range(0, width, w):
    for row_i in range(0, height, h):
        crop = img.crop((col_i, row_i, col_i + w, row_i + h))
        save_to= os.path.join(savedir, "testing_{:02}.png")
        crop.save(save_to.format(frame_num))
        frame_num += 1

Answer 7

这是适用于 Python 3 的较晚答案

from PIL import Image
import os

def imgcrop(input, xPieces, yPieces):
    filename, file_extension = os.path.splitext(input)
    im = Image.open(input)
    imgwidth, imgheight = im.size
    height = imgheight // yPieces
    width = imgwidth // xPieces
    for i in range(0, yPieces):
        for j in range(0, xPieces):
            box = (j * width, i * height, (j + 1) * width, (i + 1) * height)
            a = im.crop(box)
            try:
                a.save("images/" + filename + "-" + str(i) + "-" + str(j) + file_extension)
            except:
                pass

用法：

imgcrop("images/testing.jpg", 5, 5)

然后图片会按照指定的X和Y块裁剪成块，我这里是5 x 5 = 25块

Answer 8

import cv2

def crop_image(image_path, output_path):
    im =  cv2.imread(os.listdir()[2])
    imgheight=im.shape[0]
    imgwidth=im.shape[1]

    y1 = 0
    M = 2000
    N = 2000
    for y in range(0,imgheight,M):
        for x in range(0, imgwidth, N):
            y1 = y + M
            x1 = x + N
            tiles = im[y:y+M,x:x+N]
            if tiles.shape[0] < 100 or  tiles.shape[1]<100:
                continue

            cv2.rectangle(im, (x, y), (x1, y1), (0, 255, 0))
            cv2.imwrite(output_path +  str(x) + '_' + str(y)+"{}.png".format(image_path),tiles)
crop_image(os.listdir()[2], './cutted/')

Answer 9

我尝试了上述解决方案，但有时您只能自己动手。 在某些情况下可能会偏离一个像素，但总体上可以正常工作。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def image_to_tiles(im, number_of_tiles = 4, plot=False):
    """
    Function that splits SINGLE channel images into tiles
    :param im: image: single channel image (NxN matrix)
    :param number_of_tiles: squared number
    :param plot:
    :return tiles:
    """
    n_slices = np.sqrt(number_of_tiles)
    assert int(n_slices + 0.5) ** 2 == number_of_tiles, "Number of tiles is not a perfect square"

    n_slices = n_slices.astype(np.int)
    [w, h] = cropped_npy.shape

    r = np.linspace(0, w, n_slices+1)
    r_tuples = [(np.int(r[i]), np.int(r[i+1])) for i in range(0, len(r)-1)]
    q = np.linspace(0, h, n_slices+1)
    q_tuples = [(np.int(q[i]), np.int(q[i+1])) for i in range(0, len(q)-1)]

    tiles = []
    for row in range(n_slices):
        for column in range(n_slices):
            [x1, y1, x2, y2] = *r_tuples[row], *q_tuples[column] 
            tiles.append(im[x1:y1, x2:y2])

    if plot:
        fig, axes = plt.subplots(n_slices, n_slices, figsize=(10,10))
        c = 0
        for row in range(n_slices):
            for column in range(n_slices):
                axes[row,column].imshow(tiles[c])
                axes[row,column].axis('off')
                c+=1

    return tiles

希望对你有帮助。

Answer 10

不确定这是否是最有效的答案，但它对我有用：

import os
import glob
from PIL import Image
Image.MAX_IMAGE_PIXELS = None # to avoid image size warning

imgdir = "/path/to/image/folder"
# if you want file of a specific extension (.png):
filelist = [f for f in glob.glob(imgdir + "**/*.png", recursive=True)]
savedir = "/path/to/image/folder/output"

start_pos = start_x, start_y = (0, 0)
cropped_image_size = w, h = (500, 500)

for file in filelist:
    img = Image.open(file)
    width, height = img.size

    frame_num = 1
    for col_i in range(0, width, w):
        for row_i in range(0, height, h):
            crop = img.crop((col_i, row_i, col_i + w, row_i + h))
            name = os.path.basename(file)
            name = os.path.splitext(name)[0]
            save_to= os.path.join(savedir, name+"_{:03}.png")
            crop.save(save_to.format(frame_num))
            frame_num += 1

这主要基于 DataScienceGuy 回答 here

Answer 11

这是一个简洁的纯 python 解决方案，适用于 python 3 和 2：

from PIL import Image

infile = '20190206-135938.1273.Easy8thRunnersHopefully.jpg'
chopsize = 300

img = Image.open(infile)
width, height = img.size

# Save Chops of original image
for x0 in range(0, width, chopsize):
   for y0 in range(0, height, chopsize):
      box = (x0, y0,
             x0+chopsize if x0+chopsize <  width else  width - 1,
             y0+chopsize if y0+chopsize < height else height - 1)
      print('%s %s' % (infile, box))
      img.crop(box).save('zchop.%s.x%03d.y%03d.jpg' % (infile.replace('.jpg',''), x0, y0))

注意事项：

超出原始图像右侧和底部的裁剪被调整为原始图像限制，并且仅包含原始像素。

通过在上面的代码中使用两个chopsize 变量并根据需要替换chopsize，可以很容易地为w 和h 选择不同的chopsize。

Answer 12

编辑：我相信这个答案错过了将图像切割成列和行的矩形的意图。这个答案只分成几行。它看起来像其他答案在列和行中切割。

使用别人发明的轮子比所有这些都简单 :) 设置可能更复杂，但使用起来很容易。

这些说明适用于 Windows 7；它们可能需要适应其他操作系统。

从here 获取并安装 pip。

下载安装存档，并将其解压缩到您的 Python 安装根目录。打开控制台并输入（如果我没记错的话）：

python get-pip.py install

然后通过 pip 获取并安装 image_slicer 模块，在控制台输入以下命令：

python -m pip install image_slicer

将要切片的图像复制到 Python 根目录，打开 Python shell（不是“命令行”），然后输入以下命令：

import image_slicer
image_slicer.slice('huge_test_image.png', 14)

这个模块的美妙之处在于它

1. 安装在python中
2. 可以用两行代码调用图像分割
3. 接受任何偶数作为图像切片参数（例如本例中的 14）
4. 获取该参数并自动将给定图像拆分为多个切片，并将生成的编号切片自动保存在同一目录中，最后
5. 具有将图像拼贴重新拼接在一起的功能（我尚未测试）；文件显然必须按照您将在测试 image_slicer.slice 函数后在拆分文件中看到的约定命名。

Answer 13

from PIL import Image

def crop(path, input, height, width, k, page, area):
    im = Image.open(input)
    imgwidth, imgheight = im.size
    for i in range(0,imgheight,height):
        for j in range(0,imgwidth,width):
            box = (j, i, j+width, i+height)
            a = im.crop(box)
            try:
                o = a.crop(area)
                o.save(os.path.join(path,"PNG","%s" % page,"IMG-%s.png" % k))
            except:
                pass
            k +=1

Answer 14

我发现skimage.util.view_as_windows 或 `skimage.util.view_as_blocks 更容易，它还允许您配置步骤

http://scikit-image.org/docs/dev/api/skimage.util.html?highlight=view_as_windows#skimage.util.view_as_windows

Answer 15

这是我的脚本工具，将 css-sprit 图像拆分为图标非常示例：

Usage: split_icons.py img dst_path width height
Example: python split_icons.py icon-48.png gtliu 48 48

将代码保存到 split_icons.py 中：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import os
import sys
import glob
from PIL import Image

def Usage():
    print '%s img dst_path width height' % (sys.argv[0])
    sys.exit(1)

if len(sys.argv) != 5:
    Usage()

src_img = sys.argv[1]
dst_path = sys.argv[2]

if not os.path.exists(sys.argv[2]) or not os.path.isfile(sys.argv[1]):
    print 'Not exists', sys.argv[2], sys.argv[1]
    sys.exit(1)

w, h = int(sys.argv[3]), int(sys.argv[4])
im = Image.open(src_img)
im_w, im_h = im.size
print 'Image width:%d height:%d  will split into (%d %d) ' % (im_w, im_h, w, h)
w_num, h_num = int(im_w/w), int(im_h/h)

for wi in range(0, w_num):
    for hi in range(0, h_num):
        box = (wi*w, hi*h, (wi+1)*w, (hi+1)*h)
        piece = im.crop(box)
        tmp_img = Image.new('L', (w, h), 255)
        tmp_img.paste(piece)
        img_path = os.path.join(dst_path, "%d_%d.png" % (wi, hi))
        tmp_img.save(img_path)

Answer 16

将图像分割成 MxN 像素的图块（假设 im 是 numpy.ndarray）：

tiles = [im[x:x+M,y:y+N] for x in range(0,im.shape[0],M) for y in range(0,im.shape[1],N)]

如果您想将图像分成四块：

M = im.shape[0]//2
N = im.shape[1]//2

tiles[0] 持有左上角的 tile

Answer 17

1. crop 会更可重用 功能，如果你分开 裁剪代码 图像保存 代码。它也会打电话 签名更简单。
2. im.crop 返回一个 Image._ImageCrop 实例。这样的 实例没有保存方法。 相反，您必须粘贴 Image._ImageCrop 实例到一个 新Image.Image
3. 您的范围没有权限 步长。 （为什么height-2 而不是 height?例如。为什么停在 imgheight-(height/2)?)。

所以，你可以试试这样的：

import Image
import os

def crop(infile,height,width):
    im = Image.open(infile)
    imgwidth, imgheight = im.size
    for i in range(imgheight//height):
        for j in range(imgwidth//width):
            box = (j*width, i*height, (j+1)*width, (i+1)*height)
            yield im.crop(box)

if __name__=='__main__':
    infile=...
    height=...
    width=...
    start_num=...
    for k,piece in enumerate(crop(infile,height,width),start_num):
        img=Image.new('RGB', (height,width), 255)
        img.paste(piece)
        path=os.path.join('/tmp',"IMG-%s.png" % k)
        img.save(path)