去白边框.py，彩蛋在最后。

from skimage import iodef corp_margin(img):        img2=img.sum(axis=2)        (row,col)=img2.shape        row_top=0        raw_down=0        col_top=0        col_down=0        for r in range(0,row):                if img2.sum(axis=1)[r]<1000*col:#>255去除黑边                        row_top=r                        break        for r in range(row-1,0,-1):                if img2.sum(axis=1)[r]<1000*col:#>255去除黑边                        raw_down=r                        break         for c in range(0,col):                if img2.sum(axis=0)[c]<1000*row:#>255去除黑边                        col_top=c                        break         for c in range(col-1,0,-1):                if img2.sum(axis=0)[c]<1000*row:#>255去除黑边                        col_down=c                        break         new_img=img[row_top:raw_down+1,col_top:col_down+1,0:3]        return new_imgim = io.imread('白边框.png')img_re = corp_margin(im)io.imsave('白边框-bak.png',img_re)

去黑边框.py

from skimage import iodef corp_margin(img):        img2=img.sum(axis=2)        (row,col)=img2.shape        row_top=0        raw_down=0        col_top=0        col_down=0        for r in range(0,row):                if img2.sum(axis=1)[r]>255*col:#<1000去除白边                        row_top=r                        break         for r in range(row-1,0,-1):                if img2.sum(axis=1)[r]>255*col:#<1000去除白边                        raw_down=r                        break         for c in range(0,col):                if img2.sum(axis=0)[c]>255*row:#<1000去除白边                        col_top=c                        break         for c in range(col-1,0,-1):                if img2.sum(axis=0)[c]>255*row:#<1000去除白边                        col_down=c                        break         new_img=img[row_top:raw_down+1,col_top:col_down+1,0:3]        return new_imgim = io.imread('黑边框.png')img_re = corp_margin(im)io.imsave('黑边框-bak.png',img_re)

下面是解释说明：pip install scikit-image

我用的ide是Thonny一个简单易用的python 编译器。

如果你只是要用，可以不看下面的。下面的是原理讲解，彩蛋在最后。

在网上下载的图片往往存在外面为一圈黑色或者白色的边框。现在我们来学习采用python自动裁剪掉四周不需要的边框。

以下面这两张图为例子，一张有纯黑色边框，一张有纯白色边框。

白边框（蓝色为word边框，实际图片不存在)

黑边框

先来去掉黑色边框。我们知道黑色的RGB值是[0,0,0]，但是在skimage中黑色为[0,0,0,255]，白色为[255 255 255 255]。

因此大体思路就是先获取整张图片的像素，比如黑边框.png的信息可以用右键查看属性如下：

黑边框

白边框

也就是说这张图有298行+324列像素（白色边框为：281行+275列像素）。然后逐行和逐列去判断，所有像素点RGB值之和。

理论上只需要大于0+0+0+255就可以认为是内容部分了。但是这里为了防止有些比较接近于黑色的纯色边框，我们把阈值设为255或者255+50。这个值可以自己根据需要调节。

Rgb可以通过word里面的字体这个查看：

这个阈值可以通过以下代码来查看：

通过print来计算阈值：255*298（像素）=75990，所以阈值选择255。

说明：Print(img) [0 0 0 255]；全白应该是[255 255 255 255]；全黑应该是[0 0 0 255]

黑边框

去除黑边框后

那么相应的去除白色边框也很容易了，白色的RGB值是[255,255,255,

255]，因此只需要像素点RGB之和小于255*4=1020,按照1000就可以了。

白边框

去除白边框

如果是其它颜色，那你查看下他的rgb，然后定个范围就可以了。

其他颜色的纯色边框，可以自己去尝试调节RGB的阈值来实现。

最后结论:

全白为[255,255,255,255]，255+255+255+255=1020按照1020或者1000作为阈值。

全黑为[0,0,0,255]，0+0+0+255=255按照255或者 50+255=305作为阈值。

彩蛋留给看到最后的你，批量修改，只需修改路径即可。

# encoding: utf-8from skimage import iodef corp_margin(img):        img2=img.sum(axis=2)        (row,col)=img2.shape        row_top=0        raw_down=0        col_top=0        col_down=0        for r in range(0,row):                if img2.sum(axis=1)[r]>255*col:#<1000去除白边                        row_top=r                        break         for r in range(row-1,0,-1):                if img2.sum(axis=1)[r]>255*col:#<1000去除白边                        raw_down=r                        break         for c in range(0,col):                if img2.sum(axis=0)[c]>255*row:#<1000去除白边                        col_top=c                        break         for c in range(col-1,0,-1):                if img2.sum(axis=0)[c]>255*row:#<1000去除白边                        col_down=c                        break         new_img=img[row_top:raw_down+1,col_top:col_down+1,0:3]        return new_imgimport ospath = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\办公常用py(1)\\新建文件夹\\"    #可以改为你自己的路径，注意斜杠方向# 批量添加图片，后面的参数设置图片尺寸，可以选填files=os.listdir(path)数量=len(files)print(files,数量)print(files[1])for i in range(数量):        im = io.imread(path +files[i])        img_re = corp_margin(im)        io.imsave(path +"bak"+files[i],img_re)