上一篇可以看到图片大小是1920*1080*3，现在假如剪切成1000*1000*3的图片，当然也可以读取灰度图。
from skimage import io
picture = io.imread("C:/Users/huyuan/Pictures/Camera Roll/1.jpg")# 图片路径
io.imshow(picture)
中心裁剪任意尺寸的图片（以中心为原点）
slice_width, slice_height, _ = img_data.shape
if slice_width < 1000:
raise Exception(
"The width of image must be at least {} pixels!".format(SLICE_WIDTH))
# 图片宽度应大于想要裁剪后的宽度512
elif slice_height < 1000:
raise Exception(
"The height of image must be at least {} pixels!".format(SLICE_HEIGHT))
# 图片高度应大于想要裁剪后的高度512
width_crop = (slice_width - 1000) // 2
height_crop = (slice_height - 1000) // 2
if width_crop > 0:
img_data = img_data[width_crop:-width_crop, :, :]
if height_crop > 0:
img_data = img_data[:, height_crop:-height_crop,:]
io.imshow(img_data)
结果：剪切后的图片
用cv2模块，可以快速将
图片
裁剪
成所需要的大小，至于
裁剪
的位置嘛，需要事先计算一下。
改进方向：自动按中间的位置
裁剪
，再升级可以改进为自动识别
中心
位置并进行
裁剪
【这次升级为批量
裁剪
啦！】
1. 安装cv2模块
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.c
python
裁剪
图片
尺寸
在做esp8266小电视的时候，因为
图片
太大，占用的空间太多，所以要对
图片
裁剪
一下，但是
图片
太多，就写了一个
python
脚本批量
处理
一下，特别简单的小程序。。
from PIL import Image
import time
for i in range(2,45):
a = i
b = i
im = Image.open("./spaceman _"+str(a)+".bmp")#当前目录下的
图片
名字
#
图片
的宽度和高度
img_siz
卷积神经网络图像
尺寸
预
处理
-----图像
裁剪
（保持纵横比）
在全卷积网络（FCN）中可以输入
任意
大小的图像
尺寸
，但卷积网络（CNN）中就不是这样了，在CNN是有卷积层和全连接层。首先我们知道卷积层对输入的图像
尺寸
是没有限制的，而全连接层就对输入的图像像有要求了。因为全连接层输入向量的维数对应其层的神经元个数，如果输入向量的维数不固定，那么全链接的权值参数的数量也是不固定的，这样网络就是变化的，无法...
img=crop_image(cv2.resize(img, None, fx=1, fy=1, interpolation=cv2.INTER_CUBIC),new_height,new_width)
mini= cv2.resize(cv2.copyMakeBorder(img, P_A, P_A, P_A, P_A, cv2.BORDER_REPLICATE), (150, 150)
我们尝试一下，将左上角黑色的将剪切下来并保存
图片
。
首先要打开画图，放大再放大，再勾选网格线，找到将这个棋子的左上角坐标和右上角坐标。可以看到右下角的坐标大约是（50，50...
rootimgs = 'D:\paper\\3low_light_image\compare_lowlighr_enchace\enhancement_image\MBLLEN\\'
targetroot = 'D:\paper\\3low_light_image\compare_lowlighr_enchace\enhancement_image\\'
savdir = 'D:\paper\\3lo.
# def cut_photo(norm_img,cut_img): #把cut_img裁成和norm_img形状相同的
图片
# H,W,*_ = norm_img.shape
def cut_photo(H, W, cut_img): # 设置输出固定形状的
图片
H, W = H, W
h, w, *c = cut_img.shape
size = 1 if
