在计算机视觉领域,ROI(Region of Interest,感兴趣区域)是一个至关重要的概念。ROI指的是图像中用户感兴趣的特定区域,而非整个图像。通过聚焦在ROI上,可以大大减少处理时间,提高算法的效率,并且有助于提高图像处理的精度。本文将详细介绍ROI的概念、其在OpenCV中的应用,并通过具体的代码实例展示如何使用ROI进行图像处理...
需要注意的是还需要输入一个dsize参数,它代表在新坐标系下需要导出的图像大小(即输出图像的 shape)。同样使用前面的 crop、resize 例子。在 crop 情况下,我们希望导出图像的大小就是 ROI 的大小。在 resize 情况下,我们一般希望导出图像仍是完整的,因此大小是 resize 后的尺寸。在旋转图像的情况下,如果我们希望图...
对每个ROI分别判断状态 从坐标文件中循环读取位置信息,依次判断每个ROI的状态: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 withopen('carParkPos','rb')asf:posList=pickle.load(f)frame_counter=0defcheck(imgPro):spaceCount=0forposinposList:x,y=pos crop=imgPro[y:y+rectH,x:x+rec...
【07】Opencv图像裁剪 cv::Range()和cv::Rect()用于crop来获得感兴趣区域 1.v::Range(start,end)得到的是整数序列,区间为[start,end) 可以进行crop图片 以此来获得感兴趣区域(roi) cv::Mat crop_image = img(cv::Range(roi_y1, roi_y2), cv::Range(roi_x1, roi_x2)); 2.cv::Rect抠图(crop) ...
opencvcv::Range和cv::Rect用于crop 对于cv::Range官方的解释 cv::Range(start,end)得到的是整数序列,区间为[start,end),类似于matlab或python中的start:end 用处: 可以进行crop图片以此来获得感兴趣区域(roi) cv::Mat crop_image = img(cv::Range(roi_y1, roi_y2), cv::Range(roi_x1, roi_x2));...
对每个ROI分别判断状态 从坐标文件中循环读取位置信息,依次判断每个ROI的状态: with open('carParkPos','rb') as f: posList=pickle.load(f) frame_counter = 0 def check(imgPro): spaceCount=0 for pos in posList: x,y=pos crop=imgPro[y:y+rectH,x:x+rectW] ...
这是最简单的方式。只要调用函数,并且使用获取到的ROI感兴趣区裁剪图像即可。 # undistort dst = cv.undistort(img, mtx, dist, None, newcameramtx) # crop the image x, y, w, h = roi dst = dst[y:y+h, x:x+w] cv.imwrite('calibresult.png', dst) ...
设置图像的ROI(Region of Interest) 拆分和合并图像通道 # 获取和修改像素值 px = img[100,100] print(px) # 修改像素值 img[100,100] = [255,255,255] print(img[100,100]) # 获取图像属性 print(img.shape) print(img.size) print(img.dtype) ...
This is the easiest way. Just call the function and use ROI obtained above to crop the result. 5.1 使用cv.undistort()函数 这是最简单的方法。只需要调用该函数并使用上面获得的ROI来裁剪结果。 #undistort dst = cv.undistort(img,mtx,dist,None,newcameramtx) ...
roi = Final_Image[y:y+h, x:x+w] #crop the Region of Interest (ROI) x_train.append(roi) y_ID.append(Face_ID) 识别器.train(x_train, np.array(y_ID)) #创建训练数据矩阵 识别器.save("face-trainner.yml") #将矩阵保存为YML文件 ...