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Python+OpenCV感兴趣区域ROI提取方法

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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() #复制原图"""提取轮廓""" proimage=cv2.cvtColor(proimage,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #转换成灰度图proimage=c

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.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY_INV,7,7)            
proimage,contours,hierarchy=cv2.findContours(proimage,cv2.RETR_CCOMP,cv2.CHAIN_APPROX_NONE) #提取所有的轮廓

步骤2

"""ROI提取"""
cv2.drawContours(ROI, contours, 1,(255,255,255),-1)    #ROI区域填充白色，轮廓ID1
ROI=cv2.cvtColor(ROI,cv2.COLOR_BGR2GRAY)          #转换成灰度图
ROI=cv2.adaptiveThreshold(ROI,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY_INV,7,7)                   #自适应阈值化
imgroi= cv2.bitwise_and(ROI,proimage)            #图像交运算 ，获取的是原图处理——提取轮廓后的ROI
2.#imgroi = cv2.bitwise_and(src,src,mask=ROI) 
3.#imgroi = ROI & src 无需灰度+阈值，获取的是原图中的ROI

方法二

img1 = cv2.imread('roi.jpg')
roi = img1[0:rows, 0:cols ]

以上这篇Python+OpenCV感兴趣区域ROI提取方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。