python图片裁剪及坐标转换
如何裁剪图片？
使用opencv的numpy切片操作或numpy的hsplit函数可以裁剪图片。以下为示例代码：
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('image.jpg')
sub_img = img[y1:y2, x1:x2].copy() # 用切片操作裁剪图片如何转换裁剪后图片的坐标？
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当裁剪后的图片被转换到原图时，其坐标需要进行转换。对于在原图左上角的裁剪，其坐标保持不变。对于在原图内部的裁剪，其坐标需要加上裁剪区域在原图中的位置：
原图坐标 = 裁剪后图片坐标 + (裁剪区域左上角原图坐标)
例如，原图大小为1000x1000，裁剪了一块大小为200x200的图片，裁剪区域在原图中的左上角坐标为(200, 300)。那么，裁剪后图片中左上角的坐标（10, 20）在原图中的坐标为：
原图坐标 = (10, 20) + (200, 300) = (210, 320)
更深入的解决方法：
- opencv实现：
使用上述的切片操作或hsplit函数裁剪图片。使用numpy广播计算裁剪后图片的坐标转换。
- pillow实现：
使用pillow的crop方法裁剪图片。使用split_box函数计算裁剪后图片的坐标转换。
这些方法提供了解决python图片裁剪和坐标转换的有效途径，可以根据特定需要选择合适的实现方案。
