Python+OpenCV感興趣區(qū)域ROI提取方法
更新時(shí)間：2019年01月10日 11:09:24 作者：xinyu3307
今天小編就為大家分享一篇Python+OpenCV感興趣區(qū)域ROI提取方法，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧
方法一：使用輪廓
步驟1
"""src為原圖""" ROI = np.zeros(src.shape, np.uint8) #感興趣區(qū)域ROI proimage = src.copy() #復(fù)制原圖 """提取輪廓""" proimage=cv2.cvtColor(proimage,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #轉(zhuǎn)換成灰度圖 proimage=cv2.adaptiveThreshold(proimage,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY_INV,7,7) proimage,contours,hierarchy=cv2.findContours(proimage,cv2.RETR_CCOMP,cv2.CHAIN_APPROX_NONE) #提取所有的輪廓
步驟2
"""ROI提取""" cv2.drawContours(ROI, contours, 1,(255,255,255),-1) #ROI區(qū)域填充白色，輪廓ID1 ROI=cv2.cvtColor(ROI,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #轉(zhuǎn)換成灰度圖 ROI=cv2.adaptiveThreshold(ROI,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY_INV,7,7) #自適應(yīng)閾值化 imgroi= cv2.bitwise_and(ROI,proimage) #圖像交運(yùn)算 ，獲取的是原圖處理——提取輪廓后的ROI 2.#imgroi = cv2.bitwise_and(src,src,mask=ROI) 3.#imgroi = ROI & src 無(wú)需灰度+閾值，獲取的是原圖中的ROI
方法二
img1 = cv2.imread('roi.jpg')
roi = img1[0:rows, 0:cols ]
以上這篇Python+OpenCV感興趣區(qū)域ROI提取方法就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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