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图像灰度值处理，产生，切割，保存

import cv2 import matplotlib.pyplot as plt global img global point1,point2 def on_mouse(event,x,y,flags,param): global img,point1,point2 img2=img.copy() if event==cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:#左键点击 point1=(x,y) cv2.circle(img2,point1,10,(0,255,0),5) cv2.imshow('image',img2) # 移动鼠标，左键拖拽 elif event==cv2.EVENT_MOUSEMOVE and (flags&cv2.EVENT_FLAG_LBUTTON): # 需要确定的就是矩形的两个点（左上角与右下角） # 颜色红色，线的类型（不设置就默认）。 cv2.rectangle(img2,point1,(x,y),(255,0,0),15) cv2.imshow('image',img2) # 左键释放 elif event==cv2.EVENT_LBUTTONUP: point2=(x,y) # 需要确定的就是矩形的两个点（左上角与右下角） # 颜色蓝色，线的类型（不设置就默认）。 cv2.rectangle(img2,point1,point2,(0,0,255),5) cv2.imshow('image',img2) min_x=min(point1[0],point2[0]) min_y=min(point1[1],point2[1]) width=abs(point1[0]-point2[0]) height=abs(point1[1]-point2[1]) cut_img=img[min_y:min_y+height,min_x:min_x+width] #将选取的ROI区域保存为tif cv2.imwrite('crop_axon01.tif',cut_img) def main(): global img #读入图片 img = cv2.imread('axon01.tif', cv2.CV_16UC1) # img=cv2.imread('axon01.tif') cv2.namedWindow('image') cv2.setMouseCallback('image',on_mouse) cv2.imshow('image',img) # plt.imshow(img, cmap='gray') # plt.show() cv2.waitKey(0) if __name__=='__main__': main() cut= cv2.imread('crop_axon01.tif', cv2.CV_16UC1) print(cut.dtype)

每日python 学习：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
global img
global point1,point2


def on_mouse(event,x,y,flags,param):
    global img,point1,point2
    img2=img.copy()
    if event==cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:#左键点击
        point1=(x,y)
        cv2.circle(img2,point1,10,(0,255,0),5)
        cv2.imshow('image',img2)
    
    # 移动鼠标，左键拖拽
    elif event==cv2.EVENT_MOUSEMOVE and (flags&cv2.EVENT_FLAG_LBUTTON):
        # 需要确定的就是矩形的两个点（左上角与右下角）
        # 颜色红色，线的类型（不设置就默认）。
        cv2.rectangle(img2,point1,(x,y),(255,0,0),15)
        cv2.imshow('image',img2)
    
    # 左键释放
    elif event==cv2.EVENT_LBUTTONUP:
        point2=(x,y)
        # 需要确定的就是矩形的两个点（左上角与右下角）
        # 颜色蓝色，线的类型（不设置就默认）。
        cv2.rectangle(img2,point1,point2,(0,0,255),5)
        cv2.imshow('image',img2)
        min_x=min(point1[0],point2[0])
        min_y=min(point1[1],point2[1])
        width=abs(point1[0]-point2[0])
        height=abs(point1[1]-point2[1])
        cut_img=img[min_y:min_y+height,min_x:min_x+width]
        #将选取的ROI区域保存为tif
        cv2.imwrite('crop_axon01.tif',cut_img)
        


def main():
    global img
    #读入图片
    img = cv2.imread('axon01.tif', cv2.CV_16UC1)
#     img=cv2.imread('axon01.tif')

    cv2.namedWindow('image')
    cv2.setMouseCallback('image',on_mouse)
    cv2.imshow('image',img)
#     plt.imshow(img, cmap='gray')
#     plt.show()

    cv2.waitKey(0)


if __name__=='__main__':
    main()
    
cut= cv2.imread('crop_axon01.tif', cv2.CV_16UC1)
print(cut.dtype)
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