Как разделить изображение на повторяющиеся элементы и сравнить каждый с образцом
Есть JPG№1 «спуска» этикеток на печатный лист. Грубо говоря, на печатном листе размещено с равным интервалом 10-20 повторяющихся изображений.
Есть образец JPG№2 — изображение одной такой этикетки
Нужно JPG№1 поделить на повторяющиеся сегменты, затем каждый сравнить с JPG№2 и показать отличия. Хорошо если можно задавать уровень чувствительности.
П.С.
Пытаюсь автоматизировать проверку спуска макетов перед печатью. Бывает в спуске слетает буква или точка. сложно заметить
94731 / 64177 / 26122
Регистрация: 12.04.2006
Сообщений: 116,782
Ответы с готовыми решениями:
Нейронная сеть. Как сравнить новые данные со старым образцом
Здравствуйте всем, форумчане! Вообщем есть ситуация: имеется слово и несколько циферок, это.
Разделить таблицу на уникальные и повторяющиеся элементы
Дано 2 таблицы с данными. Например. Таблица 1: 5, 10, 25, 30, 33 Таблица 2: 5, 10, 20, 40, 45.
Сравнить два массива, из большего вытащить не повторяющиеся элементы в новый
Есть задача Даны два целочисленных массива. Если размер первого массива больше размера второго, то.
Сравнить введенный шаблон и строку (сопоставление с образцом)
Написать функцию с двумя переменными, первая — шаблон, вторая — строка. Шаблон состоит из символа.
Дан список,элементы которого натуральные числа.Разделить каждый элемент на 2
Привет всем! Помоги пожалуйста с программой,очень нужно:) Задание такое: Дан список,элементы.
5161 / 2636 / 545
Регистрация: 07.11.2019
Сообщений: 4,351
Не используйте JPEG, это сжатие с потерями.
Можно сделать поиск образца функцией cv2.matchTemplate()
Если речь идет только о проверке идентичности, то можно найти абсолютную (в пикселях, а не %) гистограмму образца и сравнить ее с гистограммой спуска. За исключением белого цвета фона, гистограмма спуска будет кратна в N раз гистограмме образца, если все нормально.
87844 / 49110 / 22898
Регистрация: 17.06.2006
Сообщений: 92,604
Помогаю со студенческими работами здесь
Разделить каждый элемент массива целых чисел, в котором не все элементы равны нулю, в крупнейший по модулю эл
Разделить каждый элемент массива целых чисел, в котором не все элементы равны нулю, в крупнейший по.
Как разделить массив строк и сравнить строки (определить их равенство)
Нужно найти все вхождения фрагмента текста в текст (т.е. в тексте несколько раз встречается.
Как каждый элемент массива, кратный 2, разделить на а?
Есть случайная последовательность, надо каждый элемент массива, кратный 2, разделить на число а?
Как разделить каждый символ в строке Пробелом
Нужно разделить символы строки Пробелам(и) Допустим, есть строка: abcdefg В ходе Функции нужно.
Как разделить изображение на несколько иконки на css
Как разделить изображение на несколько иконки на css
Найти элементы дерева, частично совпадающие с образцом
ДД! Есть обычное дерево. Надо найти все элементы, частично совпадающие с образцом. Написал, но.
Как разделить фото через каждые n пикселей?
Предположим, у меня есть 3 фото по 30’000 пикселей в высоту. Я их обьеденю (как не знаю, позже буду искать) и получу фото 90’000 пикселей. Дальше мне нужно разделить это фото на равные части, скажем, по 2’000 пикселей.
Вопрос: как разделить вышеупомянутое изображение на равные(по 2’000 пикселей) части?
Видел библиотеку Pil, но не могу разобраться как её использовать для подобного. Так же может быть такое, что в последнем кусочке картинки будет меньше 2К пикселей, тут бы оставить его.
Сохранять нужно в папку с нумерацией «001»,»002″ и ТД. Но это не так важно. Там и сам разберусь, главное понять как делить.
Надеюсь на вашу помощь. Спасибо.
- Вопрос задан более года назад
- 194 просмотра
Комментировать
Решения вопроса 1
EnderToy @EnderToy Автор вопроса
def crop_img(path): im = add_imgs(path) size_max = 1800 width, height = im.size number = 1 while height>size_max: save = im.crop((0, 0, width, size_max)) save.save(f"D:\\\'.format(number)>.jpg") im = im.crop((0, size_max, width, height)) height -= size_max print(number, height) number += 1 print(number) im = im.crop((0, 0, width, height)) im.save(f"D:\\\'.format(number)>.jpg")Ответ написан более года назад
Комментировать
Нравится Комментировать
Ответы на вопрос 2
Алан Гибизов @phaggi Куратор тега Python
лужу, паяю, ЭВМы починяю
В простом варианте картинка это список из 100 списков по 100 ячеек, в каждой ячейке вложенного списка находятся три числа типа int8, отражающие яркость по одному из трех цветов (red green blue). Слепить три картинки при условии одинаковой ширины — просто соединить три списка верхнего уровня.
Потом рубим его банальными срезами с шагом (70 строк, примерно получается 3*70*100 = 2100 пикселей, и получаем набор требуемых кусочков.
Ответ написан более года назад
Комментировать
Нравится Комментировать
Разделение изображений на равные части с использованием OpenCV Python
Библиотека Python OpenCV позволяет нам использовать различные инструменты обработки изображений, такие как классификация изображений, обнаружение лиц/объектов, отслеживание и многое другое.
В этой статье мы будем использовать методы нарезки списка Python или нарезки массива numpy, чтобы разделить изображение на равные части, поскольку OpenCV-python использует массив Numpy для хранения данных изображения/значений пикселей.
Сценарии ввода-вывода
Предполагая, что у нас есть входное изображение, а на выходе мы увидим поровну разделенные части данного изображения.
Подход
Мы выполним следующие шаги, чтобы разделить изображения на равные части.
- Загрузите изображение.
- Извлеките размеры изображения и сохраните их в переменной.
- Разделите массив изображений, используя технику нарезки Python.
- Наконец, сохраните отдельные части.
Пример
В этом примере мы разделим входное изображение «cat.jpg» по горизонтали на 2 части.
import cv2 image= cv2.imread('Images/cat.jpg') height, width, channels = image.shape half_height = height//2 top_section = image[:half_height, :] bottom_section = image[half_height:, :] cv2.imshow('Top', top_section) cv2.imshow('Bottom', bottom_section) cv2.waitKey(0) Входное изображение
Вывод изображений
Пример
В этом примере мы разделим входное изображение «logo.png» на 4 равные части.
import cv2 import numpy as np def divide_img_blocks(img, n_blocks=(2,2)): 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) result = divide_img_blocks(cv2.imread('Images/logo.png')) for i in range(result.shape[0]): for j in range(result.shape[1]): cv2.imwrite(f"Output Images/my_block__.jpg", result[i,j]) Входное изображение
Вывод изображений
Пример
При таком подходе мы разделим входное изображение «Lenna.png» на 9 равных частей.
import cv2,time img = cv2.imread('Images/Lenna.png') img2 = img height, width, channels = img.shape # Number of pieces Horizontally W_SIZE = 3 # Number of pieces Vertically to each Horizontal H_SIZE = 3 for ih in range(H_SIZE ): for iw in range(W_SIZE ): x = width/W_SIZE * iw y = height/H_SIZE * ih h = (height / H_SIZE) w = (width / W_SIZE ) print(x,y,h,w) img = img[int(y):int(y+h), int(x):int(x+w)] NAME = str(time.time()) cv2.imwrite("Output Images/" + str(ih)+str(iw) + ".png",img) img = img2 Выход
0.0 0.0 124.0 223.0 223.0 0.0 124.0 223.0 446.0 0.0 124.0 223.0 0.0 124.0 124.0 223.0 223.0 124.0 124.0 223.0 446.0 124.0 124.0 223.0 0.0 248.0 124.0 223.0 223.0 248.0 124.0 223.0 446.0 248.0 124.0 223.0 Входное изображение
Вывод изображений
В приведенном выше примере изображение сначала разделится на 3 горизонтальные части, а затем для каждой из этих 3 частей будет обрезано еще 3 изображения, в результате чего останется всего 9 частей. Измените значения W_SIZE и H_SIZE , чтобы указать, сколько равных частей нам нужно, чтобы разделить изображение.
Во всех приведенных выше примерах мы успешно разделили входные изображения на равные части.
Все права защищены. © Linux-Console.net • 2019-2023
Как обрезать часть изображения в Python (библиотека Pillow)
Модуль Image из библиотеки для обработки изображений Pillow (PIL) предоставляет функцию crop() для обрезки части изображения по указанным координатам.
Далее мы напишем код для решения следующих задач:
- Обычная обрезка картинки;
- Обрезка изображения за пределами её размеров;
- Обрезка центральной части картинки;
- Обрезка наиболее крупного квадрата из прямоугольника, миниатюра для записи на блоге.
Установка библиотеки PIL
pip install — upgrade Pillow
При желании создать изображение с прозрачным фоном, обрезав какую-то другую форму, помимо прямоугольника (к примеру, круг), можно использовать putalpha() .
Импортируем Image из PIL и откроем нужное изображение. Вы можете сохранить ниже предоставленную картинку под названием guido-van-rossum.jpg и начать работу с ней.
from PIL import Image
im = Image . open ( ‘guido-van-rossum.jpg’ )
Простая обрезка изображения в Pillow
Обозначим область обрезки изображения с помощью кортежа box=(left, upper, right, lower) .
Верхней левой координате соответствует (x, y) = (left, upper) , а нижней правой — (x, y) = (right, lower) . Область, которую нужно обрезать — left
Не забудьте, что box используется вместе со скобками () .
from PIL import Image
im = Image . open ( ‘guido-van-rossum.jpg’ )
im_crop = im . crop ( ( 100 , 75 , 300 , 150 ) )
im_crop . save ( ‘guido_pillow_crop.jpg’ , quality = 95 )
Если вы просто хотите сохранить обрезанную картинку без другой обработки, можете использовать следующий код:
im . crop ( ( 100 , 75 , 300 , 150 ) ) . save ( ‘guido_pillow_crop.jpg’ , quality = 95 )
Обрезка изображения за её пределами
Если область за пределами размеров картинки включается в область обрезки, ошибок не будет — данная часть изображения просто будет окрашена в черный цвет.
from PIL import Image
im = Image . open ( ‘guido-van-rossum.jpg’ )
im_crop_outside = im . crop ( ( 100 , 175 , 300 , 250 ) )
im_crop_outside . save ( ‘guido_pillow_crop_outside.jpg’ , quality = 95 )
Обрезка изображения по центру в PIL
Если вы хотите вырезать центр изображения определенного размера, то функция crop_center поможет в решении этой задачи:
from PIL import Image
def crop_center ( pil_img , crop_width : int , crop_height : int ) -> Image :
Функция для обрезки изображения по центру.
img_width , img_height = pil_img . size
return pil_img . crop ( ( ( img_width — crop_width ) / / 2 ,
( img_height — crop_height ) / / 2 ,
( img_width + crop_width ) / / 2 ,
( img_height + crop_height ) / / 2 ) )
im = Image . open ( ‘guido-van-rossum.jpg’ )
im_new = crop_center ( im , 200 , 200 )
im_new . save ( ‘guido_crop_center.jpg’ , quality = 95 )
Вырезаем квадрат из прямоугольника
При создании миниатюр записей для блога на Django, зачастую требуется вырезать максимально возможный квадрат из прямоугольного изображения.
Создаем функцию, которая обрезает квадрат из центра прямоугольного изображения:
def crop_max_square ( pil_img ) :
return crop_center ( pil_img , min ( pil_img . size ) , min ( pil_img . size ) )
Пример использования данной функции:
from PIL import Image
def crop_center ( pil_img , crop_width : int , crop_height : int ) -> Image :
Функция для обрезки изображения по центру.
img_width , img_height = pil_img . size
return pil_img . crop ( ( ( img_width — crop_width ) / / 2 ,
( img_height — crop_height ) / / 2 ,
( img_width + crop_width ) / / 2 ,
( img_height + crop_height ) / / 2 ) )
def crop_max_square ( pil_img ) :
return crop_center ( pil_img , min ( pil_img . size ) , min ( pil_img . size ) )
im = Image . open ( ‘guido-van-rossum.jpg’ )
im_new = crop_max_square ( im )
im_new . save ( ‘guido_crop_max_square.jpg’ , quality = 95 )
Результатом этого кода будет данная картинка:
Являюсь администратором нескольких порталов по обучению языков программирования Python, Golang и Kotlin. В составе небольшой команды единомышленников, мы занимаемся популяризацией языков программирования на русскоязычную аудиторию. Большая часть статей была адаптирована нами на русский язык и распространяется бесплатно.
E-mail: vasile.buldumac@ati.utm.md
Образование
Universitatea Tehnică a Moldovei (utm.md)
- 2014 — 2018 Технический Университет Молдовы, ИТ-Инженер. Тема дипломной работы «Автоматизация покупки и продажи криптовалюты используя технический анализ»
- 2018 — 2020 Технический Университет Молдовы, Магистр, Магистерская диссертация «Идентификация человека в киберпространстве по фотографии лица»