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...
importcv2# 导入 OpenCV 库# 读取图像,替换为你的图像路径image=cv2.imread('path/to/your/image.jpg')# 定义 ROI 的坐标x=100# ROI 起始点的 x 坐标y=50# ROI 起始点的 y 坐标width=200# ROI 的宽度height=150# ROI 的高度# 提取 ROIroi=image[y:y+height,x:x+width]# 使用 NumPy 切片提取 ROI...
在黑色背景上提取的ROI 对于白色背景,我们首先创建一个白色画布,然后通过使用OpenCV函数“ drawContours()”绘制轮廓为黑色(R,G,B = 0,0,0)且厚度为FILLED的轮廓,如下所示创建颜色反转的蒙版(-1)。 用于ROI提取的备用倒置掩模(图像源作者) 然后,我们使用OpenCV“...
1、实现原理 先通过cv.cvtColor()函数,将原RGB彩色图像转换为hsv色彩空间的图像,然后通过cv.inRange()函数获得ROI区域的Mask,最后利用cv.bitwise()函数提取得到ROI区域。 2、使用的函数简述 (1) cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV)函数 img为要进行色彩空间转换的原图 cv.COLOR_BGR2HSV即将原图RGB色彩空间转换...
opencv连通域提取python opencv区域提取 OpenCV数字图像处理之ROI区域的提取 利用mask(掩模)技术提取纯色背景图像ROI区域中的人和物,并将提取出来的人或物添加在其他图像上。 1、实现原理 先通过cv.cvtColor()函数,将原RGB彩色图像转换为hsv色彩空间的图像,然后通过cv.inRange()函数获得ROI区域的Mask,最后利用cv....
好了,今天就到这里了,我们主要学习了感兴趣区域ROI的选取过程,并通过一个例子讲解了具体的操作步骤,感兴趣的朋友们自己马上试一试吧。从文中我们看到,对于感兴趣区域的选取,我们只能选择矩形区域内容。而且,当该区域粘贴到指定位置时,和背景图片融合不是很好。有没有好的办法呢?我们下文中会有涉及,欢迎大家留言讨论...
"""ROI提取"""cv2.drawContours(ROI, contours,1,(255,255,255),-1)#ROI区域填充白色,轮廓ID1ROI=cv2.cvtColor(ROI,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#转换成灰度图ROI=cv2.adaptiveThreshold(ROI,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY_INV,7,7)#自适应阈值化imgroi= cv2.bitwise_and(ROI,proimage)#...
使用OpenCV Python从图像中提取多个ROI的步骤如下: 导入必要的库和模块: 代码语言:txt 复制 import cv2 import numpy as np 加载图像: 代码语言:txt 复制 image = cv2.imread('image.jpg') 定义ROI的位置和大小: 代码语言:txt 复制 roi_coordinates = [(x1, y1, width1, height1), (x2, y2, width2...
opencv-python图像处理模块(一) 本章节主要记录了图像颜色空间转换(着重讲述了hsv空间和对应的一个roi颜色提取实验);图形的基本绘制,包括绘制直线,矩形,圆和椭圆,还有中英文文字绘制;利用鼠标和键盘控制绘制图形,在图像上面显示某一点的坐标和对应的rgb像素值或者hsv值;以及在图片合适的位置添加logo水印。
Python+OpenCV感兴趣区域 ROI提取方法 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ROI proimage = src.copy() #复制原图 """提取轮廓""" proimage=cv2.cvtColor(proimage,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #转换成灰度图 proimage=cv2.adaptiveThreshold(proimage,255,cv2...