如何使用OpenCV裁剪图片为3:4比例并居中主体且保留原有背景

你可以在现有检测到人物框的基础上，补充3:4比例画布计算、边界校验逻辑即可实现需求，完整代码如下：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("1.jpg")
img_h, img_w = img.shape[:2]
blurred = cv2.blur(img, (3,3))
canny = cv2.Canny(blurred, 50, 200)

# 检测人物的边界框
pts = np.argwhere(canny>0)
y1,x1 = pts.min(axis=0)
y2,x2 = pts.max(axis=0)
person_w = x2 - x1
person_h = y2 - y1
# 计算人物中心坐标
cx = (x1 + x2) // 2
cy = (y1 + y2) // 2

# 3:4比例，宽高比为 宽/高 = 3/4
ratio = 3 / 4
# 计算符合比例且能完整容纳人物的最小裁剪尺寸
if person_h / person_w > 4 /3:
    # 人物更高，以高度为基准计算宽度
    crop_h = person_h
    crop_w = int(crop_h * ratio)
else:
    # 人物更宽，以宽度为基准计算高度
    crop_w = person_w
    crop_h = int(crop_w / ratio)

# 计算裁剪区域的边界，保证人物居中
crop_x1 = cx - crop_w // 2
crop_y1 = cy - crop_h // 2
crop_x2 = crop_x1 + crop_w
crop_y2 = crop_y1 + crop_h

# 边界校验，避免裁剪区域超出原图范围
if crop_x1 < 0:
    crop_x1 = 0
    crop_x2 = crop_w
if crop_x2 > img_w:
    crop_x2 = img_w
    crop_x1 = img_w - crop_w
if crop_y1 < 0:
    crop_y1 = 0
    crop_y2 = crop_h
if crop_y2 > img_h:
    crop_y2 = img_h
    crop_y1 = img_h - crop_h

# 裁剪得到最终结果
result = img[crop_y1:crop_y2, crop_x1:crop_x2]
cv2.imwrite("result.png", result)

# 可视化校验
tagged = cv2.rectangle(img.copy(), (crop_x1,crop_y1), (crop_x2,crop_y2), (0,255,0), 3, cv2.LINE_AA)
cv2.imshow("result", result)
cv2.imshow("tagged", tagged)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

逻辑说明 #

1. 基于原有Canny边缘检测的结果拿到人物的边界框和中心点坐标
2. 根据人物的宽高计算符合3:4比例、且能完整容纳人物的最小裁剪尺寸
3. 以人物中心点为裁剪区域的中心计算裁剪边界，同时做边界校验避免超出原图范围
4. 直接从原图裁剪对应区域即可保留原始背景，同时满足人物居中、比例符合要求的需求

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Andie31