Python+OpenCV進(jìn)行不規(guī)則多邊形ROI區(qū)域提取
多邊形ROI,主要利用鼠標(biāo)交互進(jìn)行繪制:
1. 單擊左鍵,選擇多邊形的點(diǎn);
2. 單擊右鍵,刪除最近一次選擇的點(diǎn);
3. 單擊中鍵,確定ROI區(qū)域并可視化。
4. 按”S“鍵,將多邊形ROI區(qū)域的點(diǎn)保存到本地”config.pkl"文件中。
話不多說,以下是核心代碼
import cv2 import numpy as np import joblib pts = [] # 用于存放點(diǎn) # 統(tǒng)一的:mouse callback function def draw_roi(event, x, y, flags, param): img2 = img.copy() if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: # 左鍵點(diǎn)擊,選擇點(diǎn) pts.append((x, y)) if event == cv2.EVENT_RBUTTONDOWN: # 右鍵點(diǎn)擊,取消最近一次選擇的點(diǎn) pts.pop() if event == cv2.EVENT_MBUTTONDOWN: # 中鍵繪制輪廓 mask = np.zeros(img.shape, np.uint8) points = np.array(pts, np.int32) points = points.reshape((-1, 1, 2)) # 畫多邊形 mask = cv2.polylines(mask, [points], True, (255, 255, 255), 2) mask2 = cv2.fillPoly(mask.copy(), [points], (255, 255, 255)) # 用于求 ROI mask3 = cv2.fillPoly(mask.copy(), [points], (0, 255, 0)) # 用于 顯示在桌面的圖像 show_image = cv2.addWeighted(src1=img, alpha=0.8, src2=mask3, beta=0.2, gamma=0) cv2.imshow("mask", mask2) cv2.imshow("show_img", show_image) ROI = cv2.bitwise_and(mask2, img) cv2.imshow("ROI", ROI) cv2.waitKey(0) if len(pts) > 0: # 將pts中的最后一點(diǎn)畫出來 cv2.circle(img2, pts[-1], 3, (0, 0, 255), -1) if len(pts) > 1: # 畫線 for i in range(len(pts) - 1): cv2.circle(img2, pts[i], 5, (0, 0, 255), -1) # x ,y 為鼠標(biāo)點(diǎn)擊地方的坐標(biāo) cv2.line(img=img2, pt1=pts[i], pt2=pts[i + 1], color=(255, 0, 0), thickness=2) cv2.imshow('image', img2) # 創(chuàng)建圖像與窗口并將窗口與回調(diào)函數(shù)綁定 img = cv2.imread("111.jpg") cv2.namedWindow('image') cv2.setMouseCallback('image', draw_roi) print("[INFO] 單擊左鍵:選擇點(diǎn),單擊右鍵:刪除上一次選擇的點(diǎn),單擊中鍵:確定ROI區(qū)域") print("[INFO] 按‘S'確定選擇區(qū)域并保存") print("[INFO] 按 ESC 退出") while True: key = cv2.waitKey(1) & 0xFF if key == 27: break if key == ord("s"): saved_data = { "ROI": pts } joblib.dump(value=saved_data, filename="config.pkl") print("[INFO] ROI坐標(biāo)已保存到本地.") break cv2.destroyAllWindows()
繪制不規(guī)則多邊形:
然后按鼠標(biāo)中間
補(bǔ)充
當(dāng)然Python+OpenCV還可以獲取RGB圖像規(guī)則的ROI區(qū)域
以下是實(shí)現(xiàn)代碼
import cv2 as cv2 img = cv2.imread('111.jpg') # 獲取圖像尺寸和通道數(shù) h, w, channel = img.shape # 打印獲取的數(shù)據(jù) print(h, w, channel) rows = h cols = w roi = img[0:int(rows/2), 0:int(cols/2)]#ROI區(qū)域是行 列的一半 cv2.imshow("", roi) cv2.waitKey()
原圖:
ROI顯示
到此這篇關(guān)于Python+OpenCV進(jìn)行不規(guī)則多邊形ROI區(qū)域提取的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python OpenCV ROI提取內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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