# 定义区域坐标:左上角 (x1, y1) 和右下角 (x2, y2)x1,y1=50,50# 左上角坐标x2,y2=200,200# 右下角坐标 1. 2. 3. 这段代码定义了一个矩形区域的坐标,其中(50, 50)代表矩形的左上角,而(200, 200)是右下角的坐标。 4. 截取区域 有了坐标后,我们可以使用 NumPy 数组切片来截取指定区域。
安装OpenCV库 首先,我们需要安装OpenCV库。可以使用pip来进行安装: pipinstallopencv-python 1. 截取图像某一区域的代码示例 下面是一个简单的示例代码,演示了如何使用OpenCV来截取图像的某一区域: importcv2# 读取图像image=cv2.imread('example.jpg')# 定义要截取的区域的坐标x,y,w,h=100,100,200,200# 截取图...
cv2.imwrite(output_dir +'/'+img_path.split('/')[-1], cropImg_01)print('{:^3.3f}%[{}>>{}]'.format(c,a,b))if__name__ =='__main__': output_dir ="../img_cut"# 保存截取的图像目录input_dir ="../img"# 读取图片目录表img_paths = get_img(input_dir)print('图片获取完成...
3-切割轮廓 (这是我网站找的一篇 blog， 亲测有效)
python opencv提取图片中的矩形区域 s_x, s_y,e_x,e_y = int(xyxy[0]), int(xyxy[1]), int(xyxy[2]), int(xyxy[3]) index_rect_obj = im0[s_y:e_y,s_x:e_x] cv2.imshow(str
image = cv2.imread("dogcat1.jpg") cv2.imshow("image", image) img= image[200:400, 100:300] #指定区域 cv2.imshow("img", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 原始图像 截取后的图像编辑于 2020-04-26 09:16 内容所属专栏 我的计算机视觉历程 图片分类、目标检测、图像分割、目标跟踪...
基于OpenCV的特定区域提取 今天我们将一起探究如何使用OpenCV和Python从图像中提取感兴趣区域(ROI)。 在之间的文章中,我们完成了图像边缘提取,例如从台球桌中提取桌边。使用了简单的OpenCV函数即可完成这项任务,例如inRange、findContours、boundingRect、minAreaRect、minEnclosingCircle、circle、HoughLines、line等,都可以...
# 截取并保存图像 def cut_roi(): # 选择图像内的感兴趣区域 dst = cv2.selectROI("sculpture", img, True, False) # dst是一个元组类型,为元组中的各个元素设置标签 x, y, w, h = dst if dst != (0, 0, 0, 0): # 感兴趣区域被选择后 ...
从感兴趣区域提取图像(OpenCV) OpenCV:从RGB图像中提取颜色通道 通过python opencv从图像中提取模式 使用opencv进行前景提取 使用OpenCV坐标裁剪图像 使用OpenCV提取形状中的手写文本 保存提取的功能opencv 在opencv中使用蒙版替换图像的一部分 如何使用skimage或opencv删除XRAY png图像的一部分? OpenCV从正方形矢量中提取图像...
7. 在 Python OpenCV 寻找目标区域以及边缘扩展的解决方案 针对图像的特定区域进行操作,在 OpenCV 中被称作 ROI ,即目标区域或者叫做感兴趣区域,在处理图像的时候,可以先定位一个目标区域,然后再在该区域进行细节筛选,这样可以提高我们程序的速度和准确性。