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...
1、实现原理 先通过cv.cvtColor()函数,将原RGB彩色图像转换为hsv色彩空间的图像,然后通过cv.inRange()函数获得ROI区域的Mask,最后利用cv.bitwise()函数提取得到ROI区域。 2、使用的函数简述 (1) cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV)函数 img为要进行色彩空间转换的原图 cv.COLOR_BGR2HSV即将原图RGB色彩空间转换...
roi=image[y:y+height,x:x+width]# 使用 NumPy 切片提取 ROI 1. 该行代码的含义是:使用 NumPy 数组切片语法从原图像中提取出任意矩形区域。 步骤5:显示原始图像和 ROI 接下来,我们可以用 OpenCV 的窗口显示原始图像和提取出的 ROI: cv2.imshow('Original Image',image)# 显示原始图像cv2.imshow('ROI',roi...
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...
先通过cv.cvtColor()函数,将原RGB彩色图像转换为hsv色彩空间的图像,然后通过cv.inRange()函数获得ROI区域的Mask,最后利用cv.bitwise()函数提取得到ROI区域。 2、使用的函数简述 (1) cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV)函数 img为要进行色彩空间转换的原图 ...
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。
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。
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...
#显示ROI区域 face= img[200:400,200:300] cv2.imshow("face", face) #等待显示 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 输出结果如下图所示: 下面将提取的ROI图像进行融合实验,代码如下: # -*- coding:utf-8-*-import cv2 import numpyasnp ...
Python+OpenCV感兴趣区域 ROI提取方法 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ROI proimage = src.copy() #复制原图 """提取轮廓""" proimage=cv2.cvtColor(proimage,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #转换成灰度图 proimage=cv2.adaptiveThreshold(proimage,255,cv2...