Python使用OpenCV进行图片切割的实现方法
发布时间：2026-10-15 |
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本文介绍在Python中利用OpenCV库实现图片切割的具体方法。通过示例代码展示如何读取图像、计算行列尺寸并保存切割后的子图。同时对比了Pillow库可能存在的自动旋转问题，建议使用OpenCV以避免此类偏差。
Python OpenCV图片切割实现
在Python中处理图片切割时，推荐使用OpenCV库。虽然Pillow库也能实现类似功能，但在实际测试中发现，它有时会自动将图片旋转180度，而OpenCV则不存在此类问题。
import os
from cv2 import cv2
def split_image(src_path, rownum, colnum, file):
img = cv2.imread(src_path)
# cv2.imwrite(path, img)
size = img.shape[0:2]
w = size[1]
h = size[0]
# print(file, w, h)
# 每行的高度和每列的宽度
row_height = h // rownum
col_width = w // rownum
num = 0
for i in range(rownum):
for j in range(colnum):
# 保存切割好的图片的路径，记得要填上后缀，以及名字要处理一下，可以是
# src_path.split('.')[0] + '_' + str((i+1)*(j+1)) + '.jpg'
save_path = ''
row_start = j * col_width
row_end = (j+1) * col_width
col_start = i * row_height
col_end = (i+1) * row_height
# print(row_start, row_end, col_start, col_end)
# cv2图片： [高， 宽]
child_img = img[col_start:col_end, row_start:row_end]
cv2.imwrite(save_path, child_img)
if __name__ == '__main__':
# 可以遍历文件夹
# file_path = r'我是路径（文件夹路径）'
# for file in file_names:
# src_path 具体图片路径，包含后缀
src_path = ''
row = 4
col = 4
split_image(src_path, row, col, file.split('.')[0])
原图示例如下：
切割后的效果如图所示：
以上就是关于Python使用OpenCV进行图片切割的实现示例。如需了解更多相关内容，可查阅本站过往文章或继续浏览后续教程，感谢支持。
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