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...
这里基于inRange方式得到mask区域,然后提取。 实际应用演示 最后看两个在实际处理会用到mask实现ROI提取然后重新背景融合之后生成新图像效果:
通常的做法是, cv::MatEyeROI = SrcCalibrationImg(EyeRoi);《OpenCV3编程入门》一书中也采用此方法。得到人眼感兴趣区域,保存下来得到的结果为: 图1 人眼感兴趣区域图像 由结果可以看到,确实得到并输出了感兴趣区域的cv::Mat图像。 1、遇见问题 在使用后续处理瞳孔与光斑的统一接口中,需要将cv::Mat的图像转成...
通过逻辑非操作取反,即可获得人物的mask区域(白色区域): mask = cv.bitwise_not(mask) cv.imshow('mask2', mask) (4)获取人物 将原始图像与原始图像在mask区域进行逻辑与操作,即可获取 timg1 = cv.bitwise_and(src, src, mask=mask) cv.imshow('timg1', timg1) 以上操作即提取了图像中的ROI(卡通人)...
根据提取的连通域,分析,面积,筛选出符合条件的连通域; 针对筛选后的连通区,找到外接矩形,保存矩形 x,y,w,h,提取ROI。 Opencv的区域填充 ✔️ 其实,方案二的难点在于如何填充图片中的圆形区域,这里需要采用opencv的cv2.floodFill()方法去实现。 这里先用一个小例子来分析填充问题: ...
感兴趣区域(ROI)是指在图像或画面中,我们所关注或感兴趣的特定区域。对于图像处理任务,使用ROI可以提取、操作或分析该区域的特征。 在OpenCV中,可以使用numpy数组的切片操作来定义和提取ROI。以下是一个简单的例子,展示如何使用ROI来提取图像的一部分: import cv2 ...
分两步: 1- 建立ROI多边形np.array([],np.int32),并使用该ROI,通过cv2.fillPoly()或cv2.fillConvexPoly()建立蒙版...
小编给大家分享一下Python+OpenCV感兴趣区域ROI提取方法有哪些,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧! 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ROIproimage = src.copy...
方法一：轮廓检测提取。回顾轮廓基础知识，寻找图片中的圆形轮廓。方法二：连通组件提取。探索连通基础知识，通过填充图片中的圆形区域。挑战：连通组件方法的关键在于如何精确填充圆形区域，这里可以利用OpenCV的cv2.floodFill()函数实现。示例分析：以下图为例，需将实线区域填充。填充代码：使用cv2.floodFill()...
所以: 利用 h, w, _ = img3.shape 得到区域的长宽,也就是像素的行数和列数 再用for 循环,逐个打印 forainrange(h):forbinrange(w):print(img3[a,b]) jihe.append(list(img3[a,b])) num+=1 就可以得到整齐的一字排开的像素值 [ 98 125 255] ...