根据值裁剪图像答案

【问题标题】：Crop an image, based on values根据值裁剪图像
【发布时间】：2016-05-04 11:45:03
【问题描述】：

我有多个图像，如下所示：

橙色代表数值等于0，白色代表数值等于255，蓝色代表字段，数值从0到255不等。我想去掉橙色区域，即每个图像都有点不同。最好的方法是什么？

编辑 1

我认为这个答案可能会有所帮助：bounding box approach。除了，我想得到一个数组A_extract 而不是A_trim：

A = np.array([[0,   0,   0,   0,   0,   0, 0],
              [0, 255,   0,   0,   0,   0, 0],
              [0,   0, 255, 255, 255, 255, 0],
              [0,   0, 255,   0, 255,   0, 0],
              [0,   0, 255, 255, 255,   0, 0],
              [0,   0,   0, 255,   0,   0, 0],
              [0,   0,   0,   0,   0,   0, 0]])

A_trim = np.array([[255,   0,   0,   0,   0],
                   [  0, 255, 255, 255, 255],
                   [  0, 255,   0, 255,   0],
                   [  0, 255, 255, 255,   0],
                   [  0,   0, 255,   0,   0]])

A_extract = np.array([[255, 255, 255],
                      [255,   0, 255],
                      [255, 255, 255])

所以基本上，代码应该找到一个边界框，其中第一行和最后一行（以及第一列和最后一列）中的所有元素都应该具有相同的值（例如 255）。

编辑 2

真实图像是分类卫星图像，存储为 numpy 数组（形状为 cca.7000x8000）而不是 RGB 图像。看起来是这样的：

橙色 = 0
绿色 = 2
粉红色 = 3
白色 = 255

目的是去除边缘的 0 值。

【问题讨论】：

是的，找到边界框是第一步。如果边界框上的裁剪图像不理想，您可能希望在此示例中将不需要的橙色替换为白色，或使其透明。
看看这个问题：stackoverflow.com/questions/16702966/…
我建议上传真实图片，而不是“看起来像这样”的图片。就我个人而言，我不知道您在谈论“橙色代表等于 0 的值，白色代表等于 255 的值，蓝色代表字段，其中值从 0 到 255 不等”时是什么意思
@Bonzo：我希望我已经足够澄清了。如果没有，请告诉我。

标签： python numpy image-processing crop bounding-box

【解决方案1】：

用新方法编辑：

所以基本上，代码应该找到一个边界框，其中第一行和最后一行（以及第一列和最后一列）中的所有元素都应该具有相同的值（例如 255）。

这种方法有帮助，但不适用于示例图像。因此，我在此之上添加了额外的检查。速度可能是个问题，因为只使用了 PIL，而且真实图像很大。希望有人能想出一个numpy的解决方案。

以下代码中只需要两个变量：

1)。背景颜色：样本图像为 (250, 255, 255) （不是 255,255,255 ?）；

2)。边距范围：代码使用范围（2,30）。它将影响处理时间，因为枚举了所有可能的值。

from PIL import Image

BG_COLOR = (250, 255, 255) # background color
MARGIN = range(2, 30) # Define your margin range
tuple_list = [] # hold the tuple list result

if __name__ == '__main__':
    im = Image.open('dEGdp.png').convert('RGB')    
    w,h = im.size
    pix = im.load()
    for x1 in MARGIN:
        for y1 in MARGIN:
            for x2 in MARGIN:
                for y2 in MARGIN:
                    if pix[x1,y1] == pix[w-x2,y1] == pix[x1, h-y2]== pix[w-x2,h-y2] == BG_COLOR and \
                        (any([pix[x1-1,y]!= BG_COLOR or pix[w-x2+1, y] != BG_COLOR for y in range(0, h)]) or \
                         any([pix[x, y1] != BG_COLOR or pix[x, h-y2+1] != BG_COLOR for x in range(0, w)])):
                        tuple_list.append(((w-x1-x2)*(h-y1-y2), x1, y1, w-x2, h-y2))
                    else: continue
    top_box = sorted(tuple_list).pop() #pick the top one
    im_c = im.crop((top_box[1:])) # crop the image
    im_c.save('cropped.png')

输出很好：

【讨论】：

【解决方案2】：

啊哈！现在我可以看到您的图像，也许我可以提供更好的帮助。同样，我将描述一种使用 ImageMagick 的方法，但您可以轻松地将其适应 OpenCV/Python。

首先，您的图像是分类图像，它是 PNG，这意味着它非常好 - 只有 8 种颜色，没有量化伪影 - 最后！是时候有人为他们的图像处理任务使用正确的格式了:-)

第一项工作是找出“讨厌的边缘像素”的颜色。一个简单的方法可以做到这一点，并且允许颜色变化，就是从一个角落取出一个 100x100 的块 - 确保找到一些 “讨厌的像素”。然后使白色透明并找到剩余可见像素的颜色。这是 ImageMagick 中的一行：

convert satellite.png -fuzz 10% -crop 100x100+0+0 -transparent white result.png

这显示了上下文中的裁剪区域：

然后我们需要这张图片的平均颜色 - 这是“讨厌的像素”的颜色，因为白色是透明的：

convert satellite.png -fuzz 10% -crop 100x100+0+0 -transparent white -resize 1x1 txt:
# ImageMagick pixel enumeration: 1,1,255,srgba
0,0: (61937,45232,11308,4857)  #F1B02C13  srgba(241,176,44,0.0741131)

所以，橙色是srgba(241,176,44,0.0741131)。

现在，我们在小裁剪区域中找到一个像素，用作洪水填充的种子：

# ImageMagick pixel enumeration: 100,100,255,srgba
0,0: (65535,65535,65535,0)  #FFFFFF00  srgba(255,255,255,0)
1,0: (65535,65535,65535,0)  #FFFFFF00  srgba(255,255,255,0)
2,0: (65535,65535,65535,0)  #FFFFFF00  srgba(255,255,255,0)
...
97,7: (65535,65535,65535,0)  #FFFFFF00  srgba(255,255,255,0)
98,7: (65535,65535,65535,0)  #FFFFFF00  srgba(255,255,255,0)
99,7: (65535,65535,65535,0)  #FFFFFF00  srgba(255,255,255,0)
0,8: (65535,65535,65535,0)  #FFFFFF00  srgba(255,255,255,0)
1,8: (65535,65535,65535,0)  #FFFFFF00  srgba(255,255,255,0)
2,8: (65535,65535,65535,0)  #FFFFFF00  srgba(255,255,255,0)
3,8: (65535,65535,65535,0)  #FFFFFF00  srgba(255,255,255,0)
4,8: (65535,65535,65535,0)  #FFFFFF00  srgba(255,255,255,0)
5,8: (65535,65535,65535,0)  #FFFFFF00  srgba(255,255,255,0)
6,8: (65535,65535,65535,0)  #FFFFFF00  srgba(255,255,255,0)
7,8: (61937,45232,11308,65535)  #F1B02CFF  srgba(241,176,44,1)   <--- FIRST PESKY PIXEL
8,8: (61937,45232,11308,65535)  #F1B02CFF  srgba(241,176,44,1)
9,8: (61937,45232,11308,65535)  #F1B02CFF  srgba(241,176,44,1)
10,8: (61937,45232,11308,65535)  #F1B02CFF  srgba(241,176,44,1)
11,8: (61937,45232,11308,65535)  #F1B02CFF  srgba(241,176,44,1)
12,8: (61937,45232,11308,65535)  #F1B02CFF  srgba(241,176,44,1)
13,8: (61937,45232,11308,65535)  #F1B02CFF  srgba(241,176,44,1)
14,8: (61937,45232,11308,65535)  #F1B02CFF  srgba(241,176,44,1)

所以，任何带有srgba(241,176,44,0.0741131) 的人都可以，让我们选择第一个 - 像素[7,8]

现在我们可以从那里开始填充图像：

convert satellite.png -fill white -floodfill +7+8 "#F1B02CFF" result.png

您可以看到它已经充满了 “讨厌的像素” 的左列。现在在其他三个角找到一个类似的种子像素并重复。

【讨论】：

如果我理解了这个问题，我认为问题是橙色代表的区域中的值也可能在蓝色代表的区域中？
@Bonzo 我也觉得这个问题令人困惑——我从表面上看，橙色区域是橙色，蓝色区域是蓝色。希望OP会澄清:-)
我添加了一个EDIT 2。

【解决方案3】：

在您到达橙色之前，发布的图片有一个白色边框，然后在三边有一些黑色线条。

这将删除白色边框，然后将橙色变为白色：

 convert amGCH.png -trim -fill white -draw "color 5,5 floodfill" output.png

【讨论】：