割掉不必要的形状应该使用什么条件？（不是图像中心！）

使用OpenCV库中的函数cv2.bitwise_and()和cv2.threshold()实现。我们首先要将图像转换为灰度图像，然后将它二值化，这样就可以轻松地分割出我们不想要的部分了。

下面是示例代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('input.jpg')

# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 将灰度图像二值化，这里的阈值为150
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 获取图像的形状
rows, cols = thresh.shape

# 创建一个与原始图像大小相同的掩膜
mask = np.zeros((rows,cols), np.uint8)

# 割掉左边1/3的图像
mask[:, :int(cols/3)] = 255

# 通过与掩膜进行按位与操作，将不需要的部分割掉
res = cv2.bitwise_and(thresh, mask)

# 显示结果图像
cv2.imshow('result', res)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们通过创建一个掩膜来割掉了图片左边1/3的部分，然后将它与原始图像进行按位与操作，只保留需要的部分。在实际应用中，我们可以根据不同的需求创建不同的掩膜，达到割掉不同部分的效果。