ROI(Region of Interest)是指图像中的一个矩形区域,可能你后续的程序需要单独处理这一个小区域,如图所示 如上图所示,就是ROI的一个例子,如果你对图像设置了ROI,那么,Opencv的大多数函数只在该ROI区域内运算(只处理该ROI区域),如果没设ROI的话,就会出来整幅图像。 ROI非常有用,例如我们想把图像中的人脸扣出来,...
图片处理 import cv2 # #截取图像某一部分ROI(region of interest) mini=cv2.imread('C:/Users/59925/Desktop/pytest/pics/minions-s.jpg') print(mini.shape) cut_m
【6】截取ROI结果: 代码语言:javascript 复制 Mat srcROI=src(rect);Mat maskROI=mask(rect);Mat resultROI;bitwise_and(srcROI,srcROI,resultROI,maskROI);imshow("finalRect",resultROI);
可以通过Clone函数进行截取,代码如下: var src=Cv2.ImRead(@"C:\Users\Administrator\Desktop\test\无标题.png");Rect roi=new Rect(0,0,50,50);src=src.Clone(roi);Cv2.ImShow("result",src);Cv2.WaitKey(0); 1. 2. 3. 4. 5.
3 OpenCV的截取图像中某一区域的方法之一是通过Rect，其中对于Mat图像存储的代码如下：Mat image= imread(image);Rect rect(10, 20, 100, 50);Mat image_roi = image(rect); //rect既是要截取的区域 4 其中图像的选择区域可如下操作，如果创建一个Rect对象rect(100, 50, 50, 100)，那么rect会有以下几个...
ROI 也是使用Numpy 索引来获得的,其本质上是多维数组(矩阵)的切片,如下图所示: 其实,原理很简单,就是利用数组切片和索引操作来选择指定区域的内容,通过像素矩阵可以直接获取ROI区域,如 img[200:400, 200: 400]。Rect 四个形参分别是:x坐标,y坐标,长,高,注意(x, y)指的是矩形的左上角点。
ROI 也是使用Numpy 索引来获得的,其本质上是多维数组(矩阵)的切片,如下图所示: 其实,原理很简单,就是利用数组切片和索引操作来选择指定区域的内容,通过像素矩阵可以直接获取ROI区域,如 img[200:400, 200: 400]。Rect 四个形参分别是:x坐标,y坐标,长,高,注意(x, y)指的是矩形的左上角点。
截取后的roi(如下图所示) 在这里插入图片描述 3.转换hsv颜色空间 HSV颜色分量范围(详细参考原文链接)一般对颜色空间的图像进行有效处理都是在HSV空间进行的,然后对于基本色中对应的HSV分量需要给定一个严格的范围,下面是通过实验计算的模糊范围(准确的范围在网上都没有给出)。
C语言实现opencv提取直线、轮廓及ROI实例详解 C语⾔实现opencv提取直线、轮廓及ROI实例详解 ⼀、Canny检测轮廓 在上⼀篇⽂章中有提到sobel边缘检测，并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果⼀致，⽽soble边缘检测是基于单⼀阈值的，我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和⾼阈值时的边缘缺失这两个问题。
不像 COI, 大多数的 OpenCV 函数支持 ROI 并且处理它就像它是一个分离的图像 (例如, 所有的像素坐标从ROI的左上角或左下角(基于图像的结构)计算。 测试代码: #include<cv.h> #include<cxcore.h> #include<highgui.h> void main() { IplImage *res,*dst; CvRect rect; rect.x=130,rect.y=30,rect...