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实现用Python对图片进行循环剪裁的过程可以分为以下步骤：

1. 导入相关的Python库（如Numpy、OpenCV等）；
2. 读取待处理图片，将其转换为Numpy数组，便于后面进行数组操作；
3. 根据需要的剪裁尺寸，设定循环范围，并在循环中进行剪裁操作；
4. 对每个剪裁后的图片进行输出或存储。

下面，我们结合示例，详细讲解实现步骤：

1. 导入相关Python库

我们需要导入Numpy和OpenCV两个库，其中，Numpy是Python中处理数组的基本库，而OpenCV是一个广泛应用于计算机视觉领域的开源计算机视觉库。

import cv2
import numpy as np

2. 读取待处理图片并转换为Numpy数组

我们读取一张名为test.jpg的图片，使用cv2.imread()函数读取图片，并通过astype()函数转换为Numpy数组。

img = cv2.imread("test.jpg")
img = np.array(img).astype(np.uint8)

3. 设定循环范围并进行图片剪裁

我们设定每次剪裁尺寸为256256，将图片剪裁成多个256256的小图片，并将每个小图片进行输出或存储。

以下是一个具体的剪裁示例，使用双重循环进行遍历，分别控制行和列的起始和结束位置，并且每一次剪裁都会在console中输出 剪裁的位置 和 剪裁后图片的形状。

height, width = img.shape[:2]
crop_size = 256
for y in range(0, height-crop_size, crop_size):
    for x in range(0, width-crop_size, crop_size):
        print('Cropping at: (%d, %d)' % (x, y))
        crop_img = img[y:y+crop_size, x:x+crop_size]
        print ('Output Shape: ', crop_img.shape)

4. 输出或存储剪裁后的图片

最后，我们可以将每次剪裁得到的小图片进行输出和存储。对于输出，可以通过cv2.imshow()函数直接在窗口中显示；对于存储，可以通过cv2.imwrite()函数存储到指定目录下。

以下是输出和存储小图片的示例代码：

height, width = img.shape[:2]
crop_size = 256
for y in range(0, height-crop_size, crop_size):
    for x in range(0, width-crop_size, crop_size):
        crop_img = img[y:y+crop_size, x:x+crop_size]

        # 在窗口中显示剪裁后的图片
        cv2.imshow('Cropped', crop_img)
        cv2.waitKey(0)

        # 存储剪裁后的图片
        cv2.imwrite('crop_%d_%d.jpg' % (x, y), crop_img)

以上是用Python对图片进行循环剪裁的完整攻略，通过执行相应代码，可以很方便实现对任意图片的循环剪裁。