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矩形操作是我們在 OpenCV 里最常用的操作，其中最為常見的就是包圍框（ Bounding Box ）和旋轉(zhuǎn)矩形（ Rotated Box ）。 其中包圍框是最為常見的，對應(yīng) OpenCV 中的 boundingRect() ，使用正矩形框處物體，一般多用在目標檢測中。使用包圍框框柱目標物體，這種操作比較簡單，但是通?？蛑幸矔幸恍┢渌膮^(qū)域。其次就是使用旋轉(zhuǎn)矩形，也叫最小外接矩形，對應(yīng) OpenCV 中的 minAreaRect() ，用來使用旋轉(zhuǎn)矩形最大限度的框出目標物體，減小背景干擾，在 OCR 任務(wù)中較為常用。
minAreaRect() 返回了所需區(qū)域的最小斜矩形的參數(shù)，與包圍框直接返回四個頂點的坐標不同，最小外接矩形返回的是矩形的 ((x, y), (w, h), angle) ，對應(yīng)了矩形的中心，寬度，高度和旋轉(zhuǎn)角度。
旋轉(zhuǎn)角度 angle 是水平軸（ x 軸）逆時針旋轉(zhuǎn)，與碰到的矩形的第一條邊的夾角。并且這個邊的邊長是 width ，另一條邊邊長是 height 。也就是說，在這里 width 與 height 不是按照長短來定義的。
在 OpenCV 中，坐標系原點在左上角，相對于 x 軸，逆時針旋轉(zhuǎn)角度為負，順時針旋轉(zhuǎn)角度為正，所以函數(shù) minAreaRect() 返回的角度范圍時 [-90~0) 。想象一個平放的長矩形，調(diào)用 minAreaRect() 返回的角度為 -90 度。如果我們旋轉(zhuǎn)圖像，直到矩形樹立起來，這是調(diào)用 minAreaRect() 得到的角度依然是 -90 度。
第一種裁剪旋轉(zhuǎn)矩形的方法是通過仿射變換旋轉(zhuǎn)圖像的方式。
仿射變換( Affine Transformation ) 是一種二維坐標到二維坐標之間的線性變換，保持二維圖形的“平直性”（ straightness ，即變換后直線還是直線不會打彎，圓弧還是圓?。┖汀捌叫行浴保?parallelness ，其實是指保二維圖形間的相對位置關(guān)系不變，平行線還是平行線，相交直線的交角不變。）。
計算過程：
如果不做邊長和角度的判斷，則只會沿著 x 軸的順時針方向做相同大小角度的旋轉(zhuǎn)，不能保證旋轉(zhuǎn)后的視角是正確的視角：
根據(jù)任務(wù)目標的類型，做邊長和角度的判斷并進行相應(yīng)的調(diào)整，可以保證旋轉(zhuǎn)后的視角是正確的視角：
第二種裁剪旋轉(zhuǎn)矩形的方法是通過透視變換直接將旋轉(zhuǎn)矩形的四個頂點映射到正矩形的四個頂點。
透視變換( Perspective Transformation )是將圖片投影到一個新的視平面( Viewing Plane )，也稱作投影映射( Projective Mapping )。
計算過程：
以上兩種方法都可以用來摳取旋轉(zhuǎn)矩形的內(nèi)容。仿射變換方法需要預(yù)先對整張圖進行旋轉(zhuǎn)，通過觀察旋轉(zhuǎn)后的圖像可以發(fā)現(xiàn)，有一部分圖像被旋轉(zhuǎn)出了圖像邊界，如果你要摳取的目標正好在圖像邊緣附近，那么很容易出界導致圖像摳取的缺失。同時我們需要對寬、高和角度做出動態(tài)的調(diào)整；透視變換的方法直接對摳取區(qū)域進行了映射，這種方法可以省略旋轉(zhuǎn)的步驟，并且不會出現(xiàn)摳取內(nèi)容的缺失。同時我們只需要對4個頂點之間的映射關(guān)系做好定義即可，不需要考慮角度的問題。相對的，透視變換相對于仿射變換計算量更大一些，不過這在 c++ 的底層實現(xiàn)上帶來的時延差距小于 ms 。
? 日常工作中經(jīng)常要用Photoshop打印一些地質(zhì)圖，雖然說PS有動作錄制的功能，但是打印這個功能我嘗試過錄制動作后并未能成功運行，而且要打印的圖像尺寸很多都是不同的，試了幾次后就放棄了，直到后來Python學起來了，通過pywinauto庫實現(xiàn)了這個功能，在這里就簡單記錄下吧。
? ? 在寫Photoshop的打印操作之前，先來回顧下打印之前的圖像處理工作。
? ? 接到的地質(zhì)圖多為MapGIS程序?qū)С龅膉pg圖片，偶爾也會有Tif格式的遙感圖。對這些圖像進行打印很簡單，基本流程是：用PS打開圖像-裁剪圖像四周空白邊緣-為圖像四周加上3cm寬白色邊框（為了美觀和裝訂的需要）-打印。那為啥用PS來打印不直接用Windows自帶打印呢，應(yīng)該是打印需要用到PS特定的顏色處理模式吧，經(jīng)過試驗，通過兩種方式打出來的色彩效果確實是不同的。
? 打印前圖像處理的主要目標很簡單：
? ? ? ? ? ? 1、裁剪圖像四周空白
? ? ? ? ? ? 2、為圖像四周加上3cm白色邊框? ?
下面就用Python實現(xiàn)它們
圖像處理主要用的是PIL這個庫，中途由于單位電腦比較舊（4g內(nèi)存Win7 32位系統(tǒng)，后來重裝成64位了，體驗就是搞這種東西必須整個64位系統(tǒng)），性能不太行了，也用Opencv整了下，還是感覺PIL稍微快那么一點點，不知道是不是錯覺呢。
（后來發(fā)現(xiàn)這兩步在PS錄個動作也能輕松完成(???)）
一、獲取所有圖片路徑
? ? 有時候要打印的圖片會放在好多個不同文件夾里面，要把它們遍歷出來：
import os
二、讀取圖片并裁剪四周空白
import PIL
獲得了圖像尺寸后接下來就要對圖像進行邊緣空白的裁剪了（其實這兩步不分先后順序的）：
裁剪的思路是網(wǎng)上搜到的，整理下就是：
1、先把圖像轉(zhuǎn)成灰度模式（值變成單一的0-255以方便判斷，如果要裁剪其他顏色我就不知道了，我這里只要裁掉最常見的由MapGIS導出的標準的白色邊緣）。
2、分別從四個方向掃描圖像，找到四個方向各自第一個灰度值不為255（最純粹的白色(???)）的像素，記下它的坐標(i,j)。
3、通過四組坐標大小比較，得到圖像除了四周空白區(qū)域外的坐標極值，也就得到了裁剪的區(qū)域左上（left，top）和右下坐標（right，bottom）。
4、利用PIL.Image.crop()，完成圖像的裁剪。
5、沒了，就是后來發(fā)現(xiàn)PIL自帶這個算法，引用一下： 使用PIL裁剪圖片白邊
? ? 要是用PS來做呢，‘圖像-裁切-確定’就完事了。
三、給裁剪后的圖像加上x厘米的白色邊框
這一步主要是為了打印出來的圖規(guī)范且美觀。
這一步要是用PS來搞，‘圖像-畫布大小-設(shè)置相對的寬度和高度’ 就好了
四、判斷圖像是否需要旋轉(zhuǎn)。
為什么要旋轉(zhuǎn)這些圖像呢？因為最終是要把它們用打印機打印出來，而打印機能打印的最大寬度是有限的，所以就有了這個步驟。
單位的打印機型號是惠普的HP DesignJet Z6200 60 英寸照片打印機，最大打印紙張寬度是60英寸，大約就是1524mm左右吧，除了最大尺寸外，日常還用到的紙張寬度有440、610、914、1067、1274等6、7種吧，所以出于節(jié)約打印時間和省錢的考慮，為每張圖選擇最合適的打印紙張寬度也是很有必要的。
判斷圖像是否需要旋轉(zhuǎn)的思路是這樣的：
1、比較圖像的寬和高，判斷誰是圖像的長邊和短邊。
2、短邊如果大于1524mm，這圖按1:1就打不出來了，超過打印機最大可裝入的紙張的寬度，把這個圖像文件放到Oversize_path路徑下，后續(xù)自己看著辦。
3、在短邊小于等于1524mm的前提下，根據(jù)對圖像寬高和長短邊的比較，有兩種需要旋轉(zhuǎn)的情況：
? ? ? ? 3.1 如果圖像的寬是長邊（矮胖的矩形），且寬大于1524mm，那么這圖得旋轉(zhuǎn)90°；
? ? ? ? 3.2 如果圖像的高是長邊（瘦高的矩形），且高小于1524mm，那么這圖也得旋轉(zhuǎn)90°。
*printTOtkinter()是個用tkinter搞的進度顯示窗口，就輸出下一些文本信息而已。
五、為圖像選擇最合適的打印紙張尺寸
單位打印紙有438、610、914、1524等7種寬度，現(xiàn)在要選出最適合的一種來進行打印。
在把短邊大于1524這種情況排除之后，剩下的圖像情況為短邊小于1524，即單位的打印機能打印出來了。
這時要判斷最佳打印用紙的寬度，有兩種情況需要考慮：
1、長邊＞1524，改用短邊來比較選擇打印紙寬度。
2、長邊 ≤ 1524，用長邊來比較選擇打印紙寬度。
下面思路就是把要用作比較的邊長放入紙張寬度列表，把列表排序后找到比這個邊長大一點的那個紙張寬度。
主要的步驟就是這些，再經(jīng)過一頓復(fù)制粘貼完善一下其他細節(jié)之后，最后會得到一個存放打印信息的列表，把它用txt存起來，這樣后面的PS批量打印需要的信息就全部搞到手了。最后放個gif。
本節(jié)我們講介紹一下操作canvas時經(jīng)常用的工具API。在后續(xù)教程中我將會對每個工具進行詳細介紹，本文把他們都介紹給大家，方便朋友們開發(fā)之用。
用line和lines方法可以直接在canvas里繪制直線段
用shape方法可以繪制復(fù)雜的形狀
我們可以通過beginText函數(shù)創(chuàng)建text對象，然后可以通過textobject對文本進行格式化處理。最后通過drawText完成最終的繪制工作。
Path對象與Text對象十分相似，他們可以繪制更為復(fù)雜的圖形（文字我們也歸類的圖形里）。
我們還可以使用clipPath來將一個矩形的照片剪裁成圓形的頭像。
ReportLab需要使用 Python Imaging Library(PIL)來處理圖片。
在ReportLab里定力兩種繪制圖形的方法，我們建議您采用drawImage方法，因為該方法擁有緩存機制，可以提供繪制效率。另外的方法是drawInlineImage,這個方法古老，該方法通過page stream方式存在位圖，如果您反復(fù)使用一張圖片，該方法每次都要重新繪制，從而造成性能低下的問題。不過如果您的照片很少而且較少使用，那么drawInlineImage方法也是非?？焖俚?。
我們先看看古老的方法
drawInlineImage可以在canvas上繪制圖片。image參數(shù)既可以是PIL對象也可以是圖片的地址。ReportLab接受大部分常用圖片文件格式，例如GIF或JPEG。這個函數(shù)最終返回一個 tuple（組），其中包含圖片width和height
drawImage的參數(shù)和返回值與drawInlineImage基本一樣。然后，drawImage卻自帶了緩存系統(tǒng)。當您第一次使用圖片時，系統(tǒng)會將image引用存入序列中。如果您第二次使用時，系統(tǒng)會根據(jù)文件名取隊列中查找，如果您用PIL對象，系統(tǒng)還會檢測PIL的內(nèi)容是否變更。
mask參數(shù)可幫助您創(chuàng)建一個透明的圖形。他有個6個參數(shù)可以擁有絕對RGB那個顏色被掩蓋或透明。
例如
他將使用1或0 來遮蓋紅色，40或41來覆蓋綠色。
showPage()方法將把所有內(nèi)容繪制到頁面中。
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