ROI区域是指图像中我们感兴趣的特定区域,OpenCV提供了一些函数来选择和提取ROI区域,我们可以使用OpenCV的鼠标事件绑定函数,然后通过鼠标操作在图像上绘制一个矩形框,该矩形框即为ROI区域。本文将介绍代码的实现以及四个主要函数cv2.setMouseCallback、def select_roi(event, x, y, flags, param)、cv2.namedWindow、cv2...
这里基于inRange方式得到mask区域,然后提取。 实际应用演示 最后看两个在实际处理会用到mask实现ROI提取然后重新背景融合之后生成新图像效果:
hsv = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2HSV)# 转换成hsv色彩风格mask = cv.inRange(hsv, (35,43,46), (99,255,255))# 利用inRange产生maskcv.imshow('mask1', mask) 由于背景为绿色,可以提取绿色背景的mask,由上表可以查出绿色和青色的值,设置好参数后,就可以获得mask(白色区域才是mask区域): 注意:...
SrcCalibrationImg(EyeRoi).copyTo(EyeROI); //原来的方法:cv::Mat EyeROI =SrcCalibrationImg(EyeRoi); 1. 2. 3. 图3 cv::Mat转const void * const再转cv::Mat 得到正确的人眼感兴趣区域图像 4、结论 ①cv::MatEyeROI = SrcCalibrationImg(EyeRoi);的方式获取感情区域,EyeROI数据被破坏,见图2中.dat...
根据提取的连通域,分析,面积,筛选出符合条件的连通域; 针对筛选后的连通区,找到外接矩形,保存矩形 x,y,w,h,提取ROI。 Opencv的区域填充 ✔️ 其实,方案二的难点在于如何填充图片中的圆形区域,这里需要采用opencv的cv2.floodFill()方法去实现。 这里先用一个小例子来分析填充问题: ...
一:感兴趣区域(ROI) 感兴趣区域(ROI)是指在图像或画面中,我们所关注或感兴趣的特定区域。对于图像处理任务,使用ROI可以提取、操作或分析该区域的特征。 在OpenCV中,可以使用numpy数组的切片操作来定义和提取ROI。以下是一个简单的例子,展示如何使用ROI来提取图像的一部分: ...
分两步: 1- 建立ROI多边形np.array([],np.int32),并使用该ROI,通过cv2.fillPoly()或cv2.fillConvexPoly()建立蒙版...
小编给大家分享一下Python+OpenCV感兴趣区域ROI提取方法有哪些,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧! 方法一:使用轮廓 步骤1 """src为原图"""ROI = np.zeros(src.shape, np.uint8)#感兴趣区域ROIproimage = src.copy...
方法一：轮廓检测提取。回顾轮廓基础知识，寻找图片中的圆形轮廓。方法二：连通组件提取。探索连通基础知识，通过填充图片中的圆形区域。挑战：连通组件方法的关键在于如何精确填充圆形区域，这里可以利用OpenCV的cv2.floodFill()函数实现。示例分析：以下图为例，需将实线区域填充。填充代码：使用cv2.floodFill()...
所以: 利用 h, w, _ = img3.shape 得到区域的长宽,也就是像素的行数和列数 再用for 循环,逐个打印 forainrange(h):forbinrange(w):print(img3[a,b]) jihe.append(list(img3[a,b])) num+=1 就可以得到整齐的一字排开的像素值 [ 98 125 255] ...