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流程描述 # 1. 读取原图 # 2. 彩图转为灰度图 # 3. 灰度图转二值图 # 4. 找到最大的轮廓 # 5. 找到轮廓的包围矩形 # 6. 根据外切矩形，图片的剪切 步骤
1. 读取原图
img = cv.imread(img/01_qiebian.jpg,cv.IMREAD_COLOR) 2. 彩图转为灰度图
#转灰度…图片裁剪
流程描述 # 1. 读取原图 # 2. 彩图转为灰度图 # 3. 灰度图转二值图 # 4. 找到最大的轮廓 # 5. 找到轮廓的包围矩形 # 6. 根据外切矩形，图片的剪切 步骤
1. 读取原图
img = cv.imread("img/01_qiebian.jpg",cv.IMREAD_COLOR)
2. 彩图转为灰度图
#转灰度
gray_img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
3. 灰度图转二值图
#灰度转二值
_,binary = cv.threshold(gray_img,0,255,cv.THRESH_BINARY_INV |cv.THRESH_OTSU) 4. 找到最大的轮廓
# 查找轮廓
contours,_ = cv.findContours(binary, cv.RETR_EXTERNAL,cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
print(len(contours))
#获取面积最大的
maxArea = 0
maxIntex = 0
for i,c in enumerate(contours):area = cv.contourArea(c)if area maxArea:maxArea = areamaxIntex = i
maxArea,maxIntex
