1. 图像的裁剪

cv2.selectROI()    ###可以通过鼠标选择感兴趣的矩形区域（ROI）

import cv2

img = cv2.imread("xxx.png", flags=1)  # flags=1 读取彩色图像(BGR)

roi = cv2.selectROI(img, showCrosshair=True, fromCenter=False)
xmin, ymin, w, h = roi  # 矩形裁剪区域 
ROI = img[ymin:ymin+h, xmin:xmin+w].copy()  # 切片获得裁剪后保留的图像区域

cv2.imshow("Demo", ROI)
cv2.waitKey(0)

输出：

2. 图像的拼接

np.hstack((img1, img2))   ###相同大小图像水平拼接

np.vstack((img1, img2))   ###相同大小图像垂直拼接

import cv2
import numpy as np

img1 = cv2.imread("xxx.jpg")  # 读取彩色图像1(BGR)
img2 = cv2.imread("xxx.jpg")  # 读取彩色图像2(BGR)

img1 = cv2.resize(img1, (400, 400))
img2 = cv2.resize(img2, (400, 400))


img_transverse = np.hstack((img1, img2))  # 横向水平拼接
img_longitudinal = np.vstack((img1, img2))  # 纵向垂直拼接


cv2.imshow("Demo1", img_transverse)  
cv2.imshow("Demo2", img_longitudinal)  
key = cv2.waitKey(0)  

输出：

横向水平拼接

纵向垂直拼接

3. 总结

本章节用到了numpy库的np.hstack和np.vstack函数完成相同图片的拼接。以及cv2.selectROI()函数来获取图片的矩形区域。

@Neng