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如下所示：
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运行环境：python3.6.4
opencv3.4.0
# -*- coding:utf-8 -*-
"""
note: 使用python和opencv检测图像中的物体并将物体裁剪下来
"""
import cv2
import numpy as np
# step1：加载图片，转成灰度图
image = cv2.imread("353.jpg")
gray = cv2.cvtcolor(image, cv2.color_bgr2gray)
# step2:用sobel算子计算x，y方向上的梯度，之后在x方向上减去y方向上的梯度，通过这个减法，我们留下具有高水平梯度和低垂直梯度的图像区域。
gradx = cv2.sobel(gray, cv2.cv_32f, dx=1, dy=0, ksize=-1)
grady = cv2.sobel(gray, cv2.cv_32f, dx=0, dy=1, ksize=-1)
# subtract the y-gradient from the x-gradient
gradient = cv2.subtract(gradx, grady)
gradient = cv2.convertscaleabs(gradient)
# show image
cv2.imshow("first", gradient)
cv2.waitkey()
# step3：去除图像上的噪声。首先使用低通滤泼器平滑图像（9 x 9内核）,这将有助于平滑图像中的高频噪声。
# 低通滤波器的目标是降低图像的变化率。如将每个像素替换为该像素周围像素的均值。这样就可以平滑并替代那些强度变化明显的区域。
# 然后，对模糊图像二值化。梯度图像中不大于90的任何像素都设置为0（黑色）。 否则，像素设置为255（白色）。
# blur and threshold the image
blurred = cv2.blur(gradient, (9, 9))
_, thresh = cv2.threshold(blurred, 90, 255, cv2.thresh_binary)
# show image
cv2.imshow("thresh", thresh)
cv2.waitkey()
# step4:在上图中我们看到蜜蜂身体区域有很多黑色的空余，我们要用白色填充这些空余，使得后面的程序更容易识别昆虫区域，
# 这需要做一些形态学方面的操作。
kernel = cv2.getstructuringelement(cv2.morph_rect, (25, 25))
closed = cv2.morphologyex(thresh, cv2.morph_close, kernel)
# show image
cv2.imshow("closed1", closed)
cv2.waitkey()
# step5:从上图我们发现图像上还有一些小的白色斑点，这会干扰之后的昆虫轮廓的检测，要把它们去掉。分别执行4次形态学腐蚀与膨胀。
# perform a series of erosions and dilations
closed = cv2.erode(closed, none, iterations=4)
closed = cv2.dilate(closed, none, iterations=4)
# show image
cv2.imshow("closed2", closed)
cv2.waitkey()
# step6：找出昆虫区域的轮廓。
# cv2.findcontours()函数
# 第一个参数是要检索的图片，必须是为二值图，即黑白的（不是灰度图），
# 所以读取的图像要先转成灰度的，再转成二值图，我们在第三步用cv2.threshold()函数已经得到了二值图。
# 第二个参数表示轮廓的检索模式，有四种：
# 1. cv2.retr_external表示只检测外轮廓
# 2. cv2.retr_list检测的轮廓不建立等级关系
# 3. cv2.retr_ccomp建立两个等级的轮廓，上面的一层为外边界，里面的一层为内孔的边界信息。如果内孔内还有一个连通物体，这个物体的边界也在顶层。
# 4. cv2.retr_tree建立一个等级树结构的轮廓。
# 第三个参数为轮廓的近似方法
# cv2.chain_approx_none存储所有的轮廓点，相邻的两个点的像素位置差不超过1，即max（abs（x1-x2），abs（y2-y1））==1
# cv2.chain_approx_simple压缩水平方向，垂直方向，对角线方向的元素，只保留该方向的终点坐标，例如一个矩形轮廓只需4个点来保存轮廓信息
# cv2.findcontours()函数返回两个值，一个是轮廓本身，还有一个是每条轮廓对应的属性。
# cv2.findcontours()函数返回第一个值是list，list中每个元素都是图像中的一个轮廓，用numpy中的ndarray表示。
# 每一个ndarray里保存的是轮廓上的各个点的坐标。我们把list排序，点最多的那个轮廓就是我们要找的昆虫的轮廓。
x = cv2.findcontours(closed.copy(), cv2.retr_external, cv2.chain_approx_simple)
# import pdb
# pdb.set_trace()
_a, cnts, _b = x
c = sorted(cnts, key=cv2.contourarea, reverse=true)[0]
# opencv中通过cv2.drawcontours在图像上绘制轮廓。
# 第一个参数是指明在哪幅图像上绘制轮廓
# 第二个参数是轮廓本身，在python中是一个list
# 第三个参数指定绘制轮廓list中的哪条轮廓，如果是-1，则绘制其中的所有轮廓
# 第四个参数是轮廓线条的颜色
# 第五个参数是轮廓线条的粗细
# cv2.minarearect()函数:
# 主要求得包含点集最小面积的矩形，这个矩形是可以有偏转角度的，可以与图像的边界不平行。
# compute the rotated bounding box of the largest contour
rect = cv2.minarearect(c)
# rect = cv2.minarearect(cnts[1])
box = np.int0(cv2.boxpoints(rect))
# draw a bounding box arounded the detected barcode and display the image
cv2.drawcontours(image, [box], -1, (0, 255, 0), 3)
cv2.imshow("image", image)
cv2.imwrite("contoursimage2.jpg", image)
cv2.waitkey(0)
# step7：裁剪。box里保存的是绿色矩形区域四个顶点的坐标。我将按下图红色矩形所示裁剪昆虫图像。
# 找出四个顶点的x，y坐标的最大最小值。新图像的高=maxy-miny，宽=maxx-minx。
xs = [i[0] for i in box]
ys = [i[1] for i in box]
x1 = min(xs)
x2 = max(xs)
y1 = min(ys)
y2 = max(ys)
hight = y2 - y1
width = x2 - x1
cropimg = image[y1:y1+hight, x1:x1+width]
# show image
cv2.imshow("cropimg", cropimg)
cv2.imwrite("bee.jpg", cropimg)
cv2.waitkey()
以上这篇python3+opencv3识别图片中的物体并截取的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持移动技术网。
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