python - 从图像中删除所有空白区域

Question

我需要从图像中删除所有空白，但我不知道该怎么做...... 我正在使用修剪功能来修剪边框的空白区域，但图像中间仍然存在空白区域我附上了要从中删除空白区域的原始图像

我的代码

from PIL import Image, ImageChops
import numpy


def trim(im):
    bg = Image.new(im.mode, im.size, im.getpixel((0, 0)))
    diff = ImageChops.difference(im, bg)
    diff = ImageChops.add(diff, diff, 2.0, -100)
    box = diff.getbbox()
    if box:
        im.crop(box).save("trim_pil.png")


im = Image.open("/home/einfochips/Documents/imagecomparsion/kroger_image_comparison/SnapshotImages/screenshot_Hide.png")
im = trim(im)

但这段代码只删除了边框的空格，我还需要删除中间的空格。如果可能，请提供帮助，如果我将所有五张图像都放在不同的 PNG 文件中，那就太好了。

Answer 1

你可以用 for 循环走很长的路

from PIL import Image, ImageChops

def getbox(im, color):
    bg = Image.new(im.mode, im.size, color)
    diff = ImageChops.difference(im, bg)
    diff = ImageChops.add(diff, diff, 2.0, -100)
    return diff.getbbox()

def split(im):
    retur = []
    emptyColor = im.getpixel((0, 0))
    box = getbox(im, emptyColor)
    width, height = im.size
    pixels = im.getdata()
    sub_start = 0
    sub_width = 0
    offset = box[1] * width
    for x in range(width):
        if pixels[x + offset] == emptyColor:
            if sub_width > 0:
                retur.append((sub_start, box[1], sub_width, box[3]))
                sub_width = 0
            sub_start = x + 1
        else:
            sub_width = x + 1
    if sub_width > 0:
        retur.append((sub_start, box[1], sub_width, box[3]))
    return retur

这样可以很容易地检索图像中的裁剪框，如下所示:

im = Image.open("/home/einfochips/Documents/imagecomparsion/kroger_image_comparison/SnapshotImages/screenshot_Hide.png")

for idx, box in enumerate(split(im)):
    im.crop(box).save("trim_{0}.png".format(idx))

如果您已经知道要提取的图像玩具的大小，您可以使用

def split(im, box):
    retur = []
    pixels = im.getdata()
    emptyColor = pixels[0]
    width, height = im.size;
    y = 0;
    while y < height - box[3]:
        x = 0
        y_step = 1
        while x < width - box[2]:
            x_step = 1
            if pixels[y*width + x] != emptyColor:
                retur.append((x, y, box[2] + x, box[3] + y))
                y_step = box[3] + 1
                x_step = box[2] + 1
            x += x_step
        y += y_step
    return retur

在调用中添加另一个参数

for idx, box in enumerate(split(im, (0, 0, 365, 150))):
    im.crop(box).save("trim_{0}.png".format(idx))