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') cv.imshow('src', src) # 获取RIO区域 sample = src[30:390,...
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...
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img[357:375, 445:477] = img2 #直接将img2区域的像素点内容赋值给img中的区域内即可 我们来看下设置效果,如下图所示。 实现了感兴趣区域的复制 怎么样?是不是很酷,一只孤单的小船旁边又添加了一只。 我们的小船不再孤单了 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...
摘要:本篇文章主要讲解Python调用OpenCV获取图像属性,截取感兴趣ROI区域,处理图像通道。 本文分享自华为云社区《[Python图像处理]三.获取图像属性、兴趣ROI区域及通道处理 | 【生长吧!Python】》,作者: eastmount 。 一.获取图像属性 1.形状-shape 通过shape关键字获取图像的形状,返回包含行数、列数、通道数的元祖。
在图像处理中,我们常常要对某个区域进行选择、提取,然后对这个区域进行单独分析、处理、显示。 这样的区域我们称为叫ROI区域,英文全称为Region of interest,中文名为“感兴趣区域”。 在OpenCV中主要是使用类Rect来实现对ROI区域的选择。 可以用类Rect的构造函数Rect()返回一个Rect对象,该对象表示一个矩形区域。
cv2.imshow("Demo",img)#显示ROI区域 face=img[100:300,150:350]test[400:600,400:600]=face cv2.imshow("Pic",test)#等待显示 cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows() 输出结果如下图所示: 三.图像通道处理 OpenCV通过split()函数和merge()函数实现对图像通道的处理,包括通道分离和通道合并。
ROI(Region of Interest)表示感兴趣区域。 它是指从被处理图像以方框、圆形、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域。可以通过各种算子(Operator)和函数求得感兴趣ROI区域,并进行图像的下一步处理,被广泛应用于热点地图、人脸识别、图像分割等领域。
ROI(Region of Interest)表示感兴趣区域。它是指从被处理图像以方框、圆形、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域。可以通过各种算子(Operator)和函数求得感兴趣ROI区域,并进行图像的下一步处理,被广泛应用于热点地图、人脸识别、图像分割等领域。