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Python+OpenCV感興趣區(qū)域ROI提取方法

 更新時間: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,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

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內(nèi)容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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