您可以通过自定义裁剪参数，在OSS存储的原图上裁剪指定大小的矩形图片。本文介绍自定义裁剪图片时所用到的参数及示例。
参数说明
操作名称： crop
参数说明如下：
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参数 |
描述 |
取值范围 |
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w |
指定裁剪宽度。 |
[0,图片宽度] 默认为最大值。 |
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h |
指定裁剪高度。 |
[0,图片高度] 默认为最大值。 |
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x |
指定裁剪起点横坐标（默认左上角为原点）。 |
[0,图片边界] |
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y |
指定裁剪起点纵坐标（默认左上角为原点）。 |
[0,图片边界] |
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g |
设置裁剪的原点位置。原点按照九宫格的形式分布，一共有九个位置可以设置。 |
说明
face和auto参数相关说明如下：
关于各裁剪原点位置的计算方法，请参见 计算方法 。 |
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p |
倍率参数。 |
[1,200]，以百分比为单位。
说明
仅当设置g_face时该参数生效。 |
各裁剪原点位置的计算方法如下。其中srcW代表原图宽度，srcH代表原图高度。
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裁剪原点 |
位置计算方法 |
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nw |
0, 0 |
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north |
srcW/2 - w/2, 0 |
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ne |
srcW - w, 0 |
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west |
0, srcH/2 - h/2 |
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center |
srcW/2 - w/2, srcH/2 - h/2 |
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east |
srcW - w, srcH/2 - h/2 |
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sw |
0, srcH - h |
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sourth |
srcW/2 - w/2, srcH - h |
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se |
srcW - w, srcH - h |
注意事项
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如果指定起点的横纵坐标大于原图，将会返回
BadRequest错误，错误信息为 Advance cut's position is out of image. 。 -
如果从起点开始指定的宽度和高度超过了原图，将会直接裁剪到原图边界为止。
示例
您可以通过文件URL、SDK、API方式设置图片处理参数。本文以文件URL为例进行介绍，人脸裁剪和智能算法裁剪示例除外。文件URL仅适用于公共访问的图片。如果是私有访问的图片，请使用SDK、API处理图片。更多信息，请参见 图片处理操作方式 。
本文示例使用的Bucket为杭州地域名为oss-console-img-demo-cn-hangzhou-3az的Bucket，图片外网访问地址为：
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从（800,50）开始，裁减至图片边界
需求及处理参数如下：
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裁剪起点为（800,50）：
crop,x_800,y_50 -
裁减至图片边界：裁剪时默认使用w和h的最大值，所以可省略w和h参数。
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从（800，500）开始，裁剪300 px*300 px大小的图片
需求及处理参数如下：
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裁剪起点为（800,500）：
crop,x_800,y_500 -
裁减范围300 px*300 px：
w_300,h_300
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裁剪原图右下角900 px*900 px的范围
需求及处理参数如下：
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裁剪起点为原图右下角：
crop,g_se -
裁减范围900 px*900 px：
w_900,h_900
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裁剪原图右下角900 px*900 px的范围，起点为相对右下九宫格的左上顶点再位移（100,100）
需求及处理参数如下：
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起点为原图右下角再位移（100,100）：
crop,g_se,x_100,y_100 -
裁减范围900 px*900 px：
w_900,h_900
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裁剪原图以人脸为中心200 px*200 px的范围
需求及处理参数如下：
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裁剪起点为原图右下角：
crop,g_face -
裁减范围200 px*200 px：
w_200,h_200
您需要签名后才能进行人脸裁剪。通过Python SDK进行签名访问的示例代码如下：
import os import oss2 # 首先初始化AccessKeyId、AccessKeySecret、Endpoint等信息。 # 以杭州区域为例，Endpoint可以是： # http://oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com # https://oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com # 分别以HTTP、HTTPS协议访问。 # 通过环境变量获取相关信息。 access_key_id = os.getenv('OSS_TEST_ACCESS_KEY_ID') access_key_secret = os.getenv('OSS_TEST_ACCESS_KEY_SECRET') bucket_name = os.getenv('OSS_TEST_BUCKET') endpoint = os.getenv('OSS_TEST_ENDPOINT') # 创建Bucket对象，所有Object相关的接口都可以通过Bucket对象来进行。 bucket = oss2.Bucket(oss2.Auth(access_key_id, access_key_secret), endpoint, bucket_name) # 人脸图片。 key = 'example1.jpg' # 下载文件路径。 local_file_name = 'process.jpg' # 最大人脸裁剪。 process = 'image/crop,g_face,w_200,h_200' result = bucket.get_object_to_file(key, local_file_name, process=process)裁剪后的示例效果如下：
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智能算法智能裁剪
需求及处理参数为：
crop,g_auto您需要签名后才能进行智能算法智能裁剪。通过Python SDK进行签名访问的核心示例代码段如下：
# 智能算法智能裁剪。process = 'image/crop,g_auto'说明完整代码请参见裁剪原图以人脸为中心200 px*200 px的范围中的示例代码。
裁剪后的示例效果如下：
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裁剪原图以人脸为中心2倍放大区域的范围
需求及处理参数如下：
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裁剪起点为原图右下角：
crop,g_face -
裁减范围2倍人脸框大小：
p_200
您需要签名后才能进行人脸裁剪。通过Python SDK进行签名访问的核心示例代码段如下：
# 人脸2倍区域裁剪。 process = 'image/crop,g_face,p_200'说明完整代码请参见裁剪原图以人脸为中心200 px*200 px的范围中的示例代码。
裁剪后的示例效果如下：
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