Разрезание одного изображения на несколько изображений с помощью библиотеки изображений Python

Если поля не известны заранее, я бы запустил простой фильтр поиска краев по изображению (в обоих направлениях x и y), чтобы найти границы поля.

Простым подходом будет:

1. Запустите горизонтальный краевой фильтр по изображению. Теперь у вас есть изображение, в котором каждый пиксель описывает изменения интенсивности слева и справа от этого пикселя. т.е. он «найдет» вертикальные линии.
2. Для каждого столбца изображения с горизонтальным краем получите среднее абсолютное значение его строк. В результирующем массиве размером 1 x WIDTH вы найдете вертикальные линии в позициях с наибольшим значением. Поскольку линии имеют ширину более одного пикселя, вам, возможно, придется быть немного умнее.
3. Сделайте то же самое для другой оси, чтобы найти горизонтальные линии.

Вы можете выполнить некоторую предварительную обработку, сначала извлекая только пиксели, которые являются черными (или почти черными), если вы считаете, что границы блоков всегда будут черными. Но я сомневаюсь, что это было бы необходимо, поскольку описанный выше метод должен быть очень стабильным.

Скажем, у вас есть очень длинная картина, подобная этой.

А теперь вы хотите разрезать его на более мелкие вертикальные кусочки, потому что он такой длинный.

Вот скрипт Python, который это сделает. Это было полезно для меня при подготовке очень длинных изображений для документов LaTeX.

from __future__ import division
import Image
import math
import os

def long_slice(image_path, out_name, outdir, slice_size):
    """slice an image into parts slice_size tall"""
    img = Image.open(image_path)
    width, height = img.size
    upper = 0
    left = 0
    slices = int(math.ceil(height/slice_size))

    count = 1
    for slice in range(slices):
        #if we are at the end, set the lower bound to be the bottom of the image
        if count == slices:
            lower = height
        else:
            lower = int(count * slice_size)  
        #set the bounding box! The important bit     
        bbox = (left, upper, width, lower)
        working_slice = img.crop(bbox)
        upper += slice_size
        #save the slice
        working_slice.save(os.path.join(outdir, "slice_" + out_name + "_" + str(count)+".png"))
        count +=1

if __name__ == '__main__':
    #slice_size is the max height of the slices in pixels
    long_slice("longcat.jpg","longcat", os.getcwd(), 300)

Это выход

Я хотел проголосовать за решение Gourneau, но не имел достаточной репутации. Тем не менее, я решил опубликовать код, который я разработал в результате его ответа, на тот случай, если он может быть полезен кому-то еще. Я также добавил возможность перебирать файловую структуру и выбирать ширину изображения.

import Image
import os

# Set the root directory
rootdir = 'path/to/your/file/directory'

def long_slice(image_path, out_name, outdir, sliceHeight, sliceWidth):
    img = Image.open(image_path) # Load image
    imageWidth, imageHeight = img.size # Get image dimensions
    left = 0 # Set the left-most edge
    upper = 0 # Set the top-most edge
    while (left < imageWidth):
        while (upper < imageHeight):
            # If the bottom and right of the cropping box overruns the image.
            if (upper + sliceHeight > imageHeight and \
                left + sliceWidth > imageWidth):
                bbox = (left, upper, imageWidth, imageHeight)
            # If the right of the cropping box overruns the image
            elif (left + sliceWidth > imageWidth):
                bbox = (left, upper, imageWidth, upper + sliceHeight)
            # If the bottom of the cropping box overruns the image
            elif (upper + sliceHeight > imageHeight):
                bbox = (left, upper, left + sliceWidth, imageHeight)
            # If the entire cropping box is inside the image,
            # proceed normally.
            else:
                bbox = (left, upper, left + sliceWidth, upper + sliceHeight)
            working_slice = img.crop(bbox) # Crop image based on created bounds
            # Save your new cropped image.
            working_slice.save(os.path.join(outdir, 'slice_' + out_name + \
                '_' + str(upper) + '_' + str(left) + '.jpg'))
            upper += sliceHeight # Increment the horizontal position
        left += sliceWidth # Increment the vertical position
        upper = 0

if __name__ == '__main__':
    # Iterate through all the files in a set of directories.
    for subdir, dirs, files in os.walk(rootdir):
        for file in files:
            long_slice(subdir + '/' + file, 'longcat', subdir, 128, 128)

Для этого конкретного изображения вы бы сделали

import Image
i = Image.open('dt110507dhct.jpg')
frame2 = i.crop(((275, 0, 528, 250)))
frame2.save('dt110507dhct_frame2.jpg')

Посмотрите на метод урожая () PIL

http://effbot.org/imagingbook/image.htm

(требуется знание ограничивающей рамки изображения... при условии, что изображение имеет одинаковые размеры каждый день, вы должны иметь возможность определить ограничивающую рамку один раз и использовать ее все время).

1. Загрузите изображение
2. Получить размер
3. Используйте метод Crop.
4. Сохраните среднее изображение