使用OpenCV剪切区域C代码需先正确引入OpenCV相关头文件。要对图像进行剪切 ,得先通过代码读取输入的图像文件。定义感兴趣区域(ROI)是剪切图像区域的关键步骤之一。可利用cv::Rect结构体来指定剪切区域的位置和大小。例如cv::Rect rect(x, y, width, height) ,其中x、y为起始坐标 。width和height分别代表剪切区域的...
ROI_AddImage()函数 示例程序 原图 方法一显示结果 方法二显示结果 摘要 感兴趣区域ROI ROI(region of interest),这个区域是图像分析所关注的重点。我们圈定这个区域,以便进行进一步处理。 优点:使用ROI定想读入的目标,可以减少处理时间,增加精度,给图像处理来带不小的便利。 定义ROI区域 注意:图像坐标是先说列(长...
OpenCV ROI ROI(region of interest)也就是感兴趣区域。也就是图像的一部分。OpenCV使用rect可以提取出来图像的ROI。当然也可以利用鼠标左右键选择自己感兴趣的区域。 示例代码: #include<iostream>#include<string>#include<cmath>#include<opencv2/opencv.hpp>usingstd::sin;usingstd::cos;usingstd::abs;usingstd...
在OpenCV中有C和C++的代码,最早OpenCV是用C写的,在开发中C的代码写起来不太方便在版本进入2.0之后后续加入的代码改用C++,所以设置ROI的方法有两种即C和C++的,C的已不常用不过这里还会列出已方便了解。 C++ -(void)setImageROI:(cv::Mat)image{// 设置ROI// 方法一cv::Mat roiImage=image(cv::Rect(100,1...
因此,在对rgb帧进行阈值处理后,程序很容易找到轮廓,因为由于ROI中感兴趣对象的颜色将是黑色(在简单的二进制脱粒中)或白色(在如上所述的反向二进制脱粒中),因此分割(将背景与前景即我们的对象分开)将很容易完成。 在对框架进行阈值处理并检测到轮廓之后,我们应...
一、ROI与泛洪填充 1. ROI操作 ROI(Region Of Interest),感兴趣区域,从被处理的图像以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域,称为感兴趣区域,经常用来连接图像。 代码语言:txt 复制 import cv2 as cv src = cv.imread(r'./test/004.jpg') ...
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。
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1、图像ROI importcv2importnumpy as np#读入图片#a = cv2.imread("E:\\image\\lenacolor.png")#cv2.imshow("original",a)#cv2.waitKey()#cv2.destroyAllWindows()#将一个图像的ROI(感兴趣区域)移到另一个图片中去a = cv2.imread("E:\\image\\lenacolor.png")#图像Ac= cv2.imread("E:\\image\...
mathShapes可以比较两个形状的相似性,相当有用的一个函数。 总结 以上就是本文关于C语言实现opencv提取直线、轮廓及ROI实例详解的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题,如有不足之处,欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持!