Ich habe ungefähr 1.000 gescannte / fotografierte Bilder, jedes mit unterschiedlichen Formaten, aber alle mit rechteckiger / quadratischer Form, die beschnitten werden müssen, um den Hintergrund und den weißen Raum um die Bilder herum zu entfernen. Das Zuschneiden muss auf intelligente Weise erfolgen, z. B. durch Identifizieren des Hintergrunds (Holztisch / brauner Farbbereich) und des weißen Raums um jedes Foto, vorzugsweise in eine vertikale/horizontale Position gedreht (maximal wenige Grad) und auf ein rechteckiges Format zuschneiden .
Ich würde erwarten, dass es in diesen Tagen der künstlichen Intelligenz mit Software, die Gesichter erkennt, eine Software-App gibt, die das tut, aber nach mehreren Stunden der Suche konnte ich keine finden. Ich habe mehrere Artikel in diesem Forum und anderswo im Internet gelesen und mehrere Optionen ausprobiert, aber keine davon macht einen richtigen Job:
Alle diese Programme, einschließlich Photoshop, sind großartig, wenn Sie mit festen Positionen und/oder Formaten zuschneiden möchten, aber keines davon scheint die Intelligenz zu haben, die weißen Ränder eines Bildes zu finden und zum Zuschneiden zu verwenden. Das Zuschneiden von 1.000 Bildern von Hand (mit Photoshop-Unterstützung) wird mich wahrscheinlich etwa 30 Stunden Arbeit kosten (jeweils 2 Minuten einschließlich einiger Entzerrung).
Irgendein Vorschlag? Die Schlüsselthemen in Stackexchange sind mehrere Jahre alt, also gibt es vielleicht eine neue App, die dies ohne manuellen Eingriff bewältigen kann. Angesichts der potenziellen Zeitersparnis macht es mir nichts aus, für Software zu bezahlen, die gute Arbeit leistet. Im schlimmsten Fall werde ich alle Bilder neu fotografieren und etwa 10-15 Sekunden extra pro Bild aufwenden, um sicherzustellen, dass sie horizontal ausgerichtet sind, und den Zuschnitt während des Fotografierens vornehmen (oder sie an jemanden in einem Niedriglohnland schicken, um dies zu tun). Mich :-)). Beifall
Mittlere Lösung mit Gimp, die die Bilder zuschneidet und begradigt, vorausgesetzt, alle Ihre Bilder sind in einem Verzeichnis nummeriert ( , , IMG_2027.JPG
solange IMG_2028.JPG
es ein identifizierbares Nummernsuffix gibt, können Sie sogar fehlende Nummern haben).
ofn-file-next
Skript und Edit>Keyboard shortcuts
weisen Sie es mit einer Taste zu.Direction: Corrective
und einClipping: Clip
File>Next
Verknüpfung: Das Bild wird gespeichert und das nächste Bild in der Reihenfolge wird geöffnetNach ein paar Bildern können Sie so schnell sein wie 10-15 Sekunden/Bild...
Ich habe eine kostenlose Website ( https://www.autocropper.io/ ) erstellt, die automatisch die einzelnen Fotos aus Multi-Foto-Scans zuschneidet. Es funktioniert über Python OpenCV und sucht speziell nach rechteckigen Formen, die von weißen Rändern umgeben sind. Hier ist ein Beispielscan mit 4 Fotos:
Ich habe Ihr Beispielbild getestet und es hat das Bild erkannt:
Sie können 10 Scans gleichzeitig hochladen. Wenn Sie weitere Beispielbilder mit unterschiedlichen Hintergründen haben, können Sie sie gerne teilen, damit ich Ihren Anwendungsfall besser verstehen kann. Es wurde ursprünglich für digital gescannte Bilder anstelle von tatsächlichen Bildern entwickelt.
Kein Download erforderlich, es ist eine In-Browser-Anwendung. Ich habe ausführlich darüber geschrieben, wie mein Bilderkennungsalgorithmus mit Python OpenCV funktioniert, wenn Sie ihn lokal ausführen möchten. Siehe hier https://www.autocropper.io/technical-overview
Ich habe Ihren Scan mit einer Mac-App, SnipTag, getestet . Diese App verfügt über 2 Zuschneide-Engines: Beide haben das Bild automatisch korrekt zugeschnitten, aber nicht in eine aufrechte Ausrichtung gedreht. SnipTag (und sein Cousin Snip ) können Scans stapelweise zuschneiden, dh Sie können Dutzende von Scans gleichzeitig einreichen. Wenn Sie mehrere Fotos pro Scan aufnehmen, werden diese zugeschnitten und einzeln gespeichert. Es hilft, wenn Sie nach den in der App enthaltenen Richtlinien scannen. Beide Apps können kostenlos ausprobiert werden [Offenlegung: Ich mache Kundenservice bei AIL, dem Entwickler dieser Apps.]
xiota
Tetsujin
In der Pause.
Gert
Gert