파이썬으로 흰색 배경에 이미지를 자르려면 어떻게해야합니까?

Question

오래된 사진을 스캔하므로 스캐너의 이미지와 흰색 배경이 나타납니다. 내 목표는 흰색 배경을 제거하고 사진을 찍는 것입니다. 어떻게해야합니까? 가

내 간단한 방법 : 아래의 예

import os 
import time 
from PIL import Image 
from collections import Counter 
import numpy as np 

def get_cropped_image(image, crop_folder, threshold): 
    image_name = image.split("\\")[-1] 
    im = Image.open(image) 
    pixels = im.load() 
    width, height = im.size 

    rows = [] 
    for h_index in xrange(height): 
     row = [] 
     for w_index in xrange(width): 
      row.append(pixels[((w_index, h_index))]) 
     color_count = Counter(row)[(255, 255, 255)]/float(len(row)) 
     rows.append([h_index, color_count]) 

    columns = [] 
    for w_index in xrange(width): 
     column = [] 
     for h_index in xrange(height): 
      column.append(im.getpixel((w_index, h_index))) 
     color_count = Counter(column)[(255, 255, 255)]/float(len(column)) 
     columns.append([w_index, color_count]) 

    image_data = csv.writer(open("image_data.csv", "wb")).writerows(zip(rows, columns)) 

    rows_indexes = [i[0] for i in rows if i[1] < threshold] 
    columns_indexes = [i[0] for i in columns if i[1] < threshold] 

    x1, y1, x2, y2 = columns_indexes[0], rows_indexes[0], columns_indexes[-1], rows_indexes[-1] 

    im.crop((x1, y1, x2, y2)).save(os.path.join(cropped_folder, "c_" + image_name)) 

Answer 1

, 난 (백색 닫으 모든 픽셀을 선택하여 마스크를 작성하기 때문에

예시 그림은 다음과 같다 관심 영역 바깥의 값은 정확히 흰색이 아닙니다. 그런 다음 마스크를 반전하여 잠재적으로 이미지에 속하는 픽셀을 찾습니다. 그런 다음 해당 픽셀의 경계 상자를 계산하고 관심 영역을 추출하는 데 사용합니다.

from skimage import io, img_as_float 
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 


image = img_as_float(io.imread('universe.jpg')) 

# Select all pixels almost equal to white 
# (almost, because there are some edge effects in jpegs 
# so the boundaries may not be exactly white) 
white = np.array([1, 1, 1]) 
mask = np.abs(image - white).sum(axis=2) < 0.05 

# Find the bounding box of those pixels 
coords = np.array(np.nonzero(~mask)) 
top_left = np.min(coords, axis=1) 
bottom_right = np.max(coords, axis=1) 

out = image[top_left[0]:bottom_right[0], 
      top_left[1]:bottom_right[1]] 

plt.imshow(out) 
plt.show()