在OpenCV Python中裁剪和保存感兴趣区域(ROI)或边界框通常涉及以下步骤: 基础概念 ROI是指图像中你感兴趣的特定区域。边界框是一个矩形区域,用来标识ROI的位置。 相关优势 精确分析:通过裁剪ROI,可以专注于图像的特定部分进行分析,提高处理速度和精度。 减少数据量:处理ROI可以减少需要分析的数据量,从而提高算法...
复制 #USAGE# python opencv_getting_setting.py--image fjdj.png # 导入必要的包importargparseimportcv2importimutilsimportnumpyasnp # 构建命令行参数及解析 #--image 磁盘图片路径,默认名称为当前py文件同级目录:fjdj.jpg ap=argparse.ArgumentParser()ap.add_argument("-i","--image",type=str,default="fj...
获取感兴趣区域像素范围 然后我们把它裁剪出来,具体代码如下图所示。 img2 = img[357:375, 415:447] # 从ps中获取的内容要横纵坐标转换一下,最终获取到区域像素范围。 获取到这些内容了我们把它放到图片中的指定位置,注意,位置区域大小要和感兴趣的图片区域大小相同,具体打码如下所示。 img[357:375, 445:477...
# python opencv_getting_setting.py --image fjdj.png # 导入必要的包 importargparse import cv2 import imutils import numpy as np # 构建命令行参数及解析 # --image 磁盘图片路径,默认名称为当前py文件同级目录:fjdj.jpg ap = argparse.ArgumentParser() ap.add_argument("-i", "--image", type=str...
cv2.imshow(str(i) + "-" + str(j), img_roi) # 窗口显示4幅图像中的每一幅图像 # 截取并保存图像 def cut_roi(): # 选择图像内的感兴趣区域 dst = cv2.selectROI("sculpture", img, True, False) # dst是一个元组类型,为元组中的各个元素设置标签 ...
讲解了使用OpenCV的SelectROI函数, 裁剪图片获取图片的局部(ROI)keywords ROI SelectROI 切割 索引SelectROI函数介绍¶selectROI这个函数封装在opencv拓展包xfeature2d里面, 如果opencv是你自己编译的要注意, 编译的时候要添加拓展选项.关键函数就这么一行代码.# Select ROI rect = cv2.selectROI("image", img, show...
如下以将Opencv的logo融合到另一张图中为例来说明其操作: import cv2 import numpy as np img1=cv2.imread("……/1.jpg") #logo图像 img2=cv2.imread("……/2.jpg") #要添加logo的图像 rows,cols=img1.shape[:2] range=img2[:rows,:cols] #选取ROI所在的矩形区域即为logo的全部区域 ...
Python OpenCV不规则裁剪实现方法 一、整体流程 下面是实现Python OpenCV不规则裁剪的步骤: journey title Python OpenCV不规则裁剪实现方法 section 开发流程 开始--> 读取图片 --> 灰度化 --> 边缘检测 --> 轮廓查找 --> 不规则ROI提取 --> 裁剪 --> 结束 ...
上面的代码给出了一个错误:final_img = cv2.imwrite(“finalized_image.jpg”, roi) cv2.error: OpenCV(4.2.0) /Users/travis/build/skvark/opencv-python/opencv/modules/imgcodecs /src/loadsave.cpp:715: error: (-215:Assertion failed) !_img.empty() 在函数 ‘imwrite’ 中 ...
Python+OpenCV图像处理(六)—— ROI与泛洪填充 一、ROI ROI(region of interest),感兴趣区域。机器视觉、图像处理中,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,ROI。 代码如下: #进行图片截取、合并、填充importcv2 as cv src=cv.imread('E:\imageload\lena....