在图像裁剪操作中，opencv和pillow两个库都具有相应的函数，但是这两个库中的函数仅仅能对与图片平行的矩形进行裁剪操作，如果想要对目标的最小外接矩形进行裁剪该如何操作呢？如下所示： 具体处理该问题的思路如下： 计算最小外接矩形的四个点的坐标，旋转角度 将原图像进行旋转，旋转角度为最小外接矩形的角度 将四个点的坐标进行映射，求出被旋转后图像的四个点的坐标 利用这四个点对图像进行裁剪 图像原图如下： 1 求出该区域的最小外接矩形，并且得到外接矩形的四个点的坐标和旋转角度。 rect

ga 这个python库可帮助您为机器学习项目扩充图像。 它将一组输入图像转换为一组稍有变化的新的，更大的图像。 图片 热图 段地图 关键点 边界框多边形 原始输入 高斯噪声+对比+锐化 仿射 作物+垫 Fliplr +观点 一个输入图像的更多（强）示例增强： 目录 许多增强技术 例如仿射变换，透视图变换，对比度变化，高斯噪声，区域丢失，色相/饱和度变化，裁剪/填充，模糊，... 为高性能而优化 易于仅将增强应用于某些图像 易于以随机顺序应用增强 ） 热图（float32），分

前言 今天这篇文章主要记录一下如何切分验证码，用到的主要库就是Pillow和Linux下的图像处理工具GIMP。首先假设一个固定位置和宽度、无粘连、无干扰的例子学习一下如何使用Pillow来切割图片。 使用GIMP打开图片后，按 加号 放大图片，然后点击View->Show Grid来显示网格线： 其中，每个正方形边长为10像素，所以数字1切割坐标为左20、上20、右40、下70。以此类推可以知道剩下3个数字的切割位置。 代码如下： from PIL import Image p