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,...
img=cv2.imread(img_path)# 创建一个窗口 #cv2.namedWindow("image",flags=cv2.WINDOW_NORMAL|cv2.WINDOW_FREERATIO)#cv2.namedWindow("image_roi",flags=cv2.WINDOW_NORMAL|cv2.WINDOW_FREERATIO)cv2.imshow("image",img)# 是否显示网格 showCrosshair=False # 如果为Ture的话,则鼠标的起始位置就作为了roi的中...
在这里插入图片描述裁剪感兴趣区域:分别截取左上角、右上角、左下角、右下角,各占1/4;效果图如下: 原图VS 图像单通道灰度图效果如下: 左上原图 VS 右上R通道图VS 左下G通道图 VS 右下B通道图效果如下: 在这里插入图片描述图像4通道 全透明图 VS 不透明效果图: 2. 源码 # USAGE # python opencv_getti...
imgCrop=img1[ymin:ymin+h,xmin:xmin+w].copy()#切片获得裁剪后保留的图像区域 cv2.imshow("CropDemo",imgCrop)#在窗口显示彩色随机图像 cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()2. cv2.selectROI()2.1 语法结构 9 1 cv2.selectROI(windowName, img, showCrosshair=None, fromCenter=None):#可以...
利用感兴趣区域ROI和矩形类Rect,在OpenCV中可以很简单的就实现图像裁剪和剪切的功能,但剪切时常常会出现超出图像边界的区域的情况,对于超出图像边界的区域,我们必须进行特殊的处理,以避免出组数组越界的错误,如图1所示的裁剪错误。cv::Mat src = cv::imread("D:\\OpencvTest\\1.jpg");//原始图像是200*200 ...
不同形状的ROI:矩形ROI是最常见的,但在某些应用中,可能需要使用多边形或其他不规则形状的ROI。可以结合掩码进行处理。 ROI的高级应用 在深入了解了基本的ROI操作后,我们可以进一步探索一些高级应用场景。这些场景中,ROI不仅仅用于简单的图像裁剪或颜色过滤,而是结合其他OpenCV功能,进行更复杂的处理。 1. 动态ROI的应用...
在OpenCV Python中裁剪和保存感兴趣区域(ROI)或边界框通常涉及以下步骤: 基础概念 ROI是指图像中你感兴趣的特定区域。边界框是一个矩形区域,用来标识ROI的位置。 相关优势 精确分析:通过裁剪ROI,可以专注于图像的特定部分进行分析,提高处理速度和精度。 减少数据量:处理ROI可以减少需要分析的数据量,从而提高算法效...
然后我们把它裁剪出来,具体代码如下图所示。 img2 = img[357:375, 415:447] # 从ps中获取的内容要横纵坐标转换一下,最终获取到区域像素范围。 获取到这些内容了我们把它放到图片中的指定位置,注意,位置区域大小要和感兴趣的图片区域大小相同,具体打码如下所示。 img[357:375, 445:477] = img2 #直接将img...
(101, 101, 3))#创建 一个ROI区域b= a[220:400, 250:360]#根据整个图像是由 512*512 大小 裁剪出来了ROI(脸部)#a[0:180, 0:110] = b#c[0:180, 0:110] = b # 讲裁剪出来的脸部 放在图像C的0-180行,0-110列的位置c[0:180, 0:110] =b#cv2.imshow("original", a)cv2.imshow("...