基于OpenCV的Python图像裁剪求助：分割等尺寸图像并去冗余

需要将下方图像分割为两张尺寸相同的图像用于对比，同时去除两张图像之间的冗余区域。

我使用了以下代码进行裁剪，但效果不理想：

import cv2
import numpy as np

# Đọc bức ảnh gốc
image = cv2.imread('2.jpg')

# Lấy chiều cao và chiều rộng của ảnh
height, width = image.shape[:2]

# Tính vị trí cắt giữa hai ảnh
middle = width // 2

# Cắt và lấy hai phần bức ảnh
image1 = image[:, :middle]
image2 = image[:, middle:]

# Tìm contours trong ảnh 1
gray1 = cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, thresh1 = cv2.threshold(gray1, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)
contours1, _ = cv2.findContours(thresh1, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
x1, _, w1, _ = cv2.boundingRect(contours1[0])

# Tìm contours trong ảnh 2
gray2 = cv2.cvtColor(image2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, thresh2 = cv2.threshold(gray2, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)
contours2, _ = cv2.findContours(thresh2, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
x2, _, w2, _ = cv2.boundingRect(contours2[0])

# Cắt bỏ vùng đen giữa hai ảnh
image1 = image1[:, x1:(x1+w1)]
image2 = image2[:, x2:(x2+w2)]

# Hiển thị hai ảnh đã cắt
cv2.imshow('Image 1', image1)
cv2.imshow('Image 2', image2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

原代码直接从中间分割后单独处理左右区域，无法保证最终尺寸一致，且阈值设置过低易受噪声干扰。以下是调整后的方案：

import cv2
import numpy as np

# 读取原始图像
image = cv2.imread('2.jpg')
if image is None:
    print("无法读取图像，请检查文件路径")
    exit()

# 转为灰度图并二值化，过滤背景噪声
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, thresh = cv2.threshold(gray, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 查找外轮廓并按x坐标排序，区分左右有效区域
contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contours = sorted(contours, key=lambda c: cv2.boundingRect(c)[0])

# 获取左右区域的边界框
x1, y1, w1, h1 = cv2.boundingRect(contours[0])
x2, y2, w2, h2 = cv2.boundingRect(contours[1])

# 统一目标尺寸：取两个区域的最小宽高，确保两张图尺寸一致
target_width = min(w1, w2)
target_height = min(h1, h2)

# 裁剪到目标尺寸
image_left = image[y1:y1+target_height, x1:x1+target_width]
image_right = image[y2:y2+target_height, x2:x2+target_width]

# 保存结果或显示
cv2.imwrite('cropped_left.jpg', image_left)
cv2.imwrite('cropped_right.jpg', image_right)

cv2.imshow('Cropped Left', image_left)
cv2.imshow('Cropped Right', image_right)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

代码说明 #

• 对整图做二值化和轮廓检测，直接定位左右两个有效区域，避免中间分割带来的冗余
• 按轮廓x坐标排序，确保左侧区域优先被处理
• 取两个区域的最小宽高作为统一尺寸，保证最终两张图完全适配对比需求
• 增加图像读取失败的判断，提升代码鲁棒性

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Peter Basaw