opencv-之圆形ROI的提取

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以用来进行图像处理和计算机视觉任务。在OpenCV中，可以使用函数cv2.getStructuringElement()来提取圆形ROI。该函数需要输入两个参数：形状和大小，其中形状可以是cv2.MORPH_ELLIPSE或cv2.MORPH_CIRCLE，大小是圆形ROI的直径。例如：

import cv2

# Create a black image
img = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8)

# Create a circular structuring element
se = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (50, 50))

# Apply the structuring element as a mask to the image
result = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, se)

这样就可以提取出一个大小为50*50的圆形ROI。

相关问题

python opencv提取圆形roi区域代码

当然，这是一段用Python和OpenCV提取圆形ROI区域的代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 将图像转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 使用霍夫圆变换检测圆形
circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=50, param1=50, param2=30, minRadius=10, maxRadius=100)

# 确保至少检测到一个圆
if circles is not None:
    # 将圆心坐标和半径转换为整数
    circles = np.round(circles[0, :]).astype("int")

    # 遍历检测到的圆
    for (x, y, r) in circles:
        # 绘制圆和圆心
        cv2.circle(image, (x, y), r, (0, 255, 0), 4)
        cv2.circle(image, (x, y), 3, (0, 0, 255), -1)

        # 提取ROI区域
        roi = image[y-r:y+r, x-r:x+r]

        # 显示提取的ROI区域
        cv2.imshow("ROI", roi)
        cv2.waitKey(0)

# 显示结果图像
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请注意，你需要将`image.jpg`替换为你要处理的图像路径。这段代码使用霍夫圆变换检测图像中的圆形，并提取出圆形区域作为ROI（感兴趣区域）。最后，代码会显示原始图像和提取的ROI区域。

opencv 圆形roi

要提取圆形的ROI区域，可以通过使用掩膜的方法来实现。首先，根据你提供的代码，找到感兴趣的圆形区域。然后，创建一个与原图像尺寸相同的掩膜，将掩膜上的圆形区域填充为白色，其他区域填充为黑色。最后，将原图像和掩膜进行融合，即可得到提取的ROI图像。

以下是一个示例代码，可以实现提取圆形ROI和融合实验：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img = cv2.imread("test.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED)

# 定义感兴趣区域矩阵
face = np.ones((200, 200, 3))

# 显示原始图像
cv2.imshow("Demo", img)

# 提取圆形ROI
x, y, len = 150, 100, 100
mask = np.zeros(img.shape[:2], dtype=np.uint8)
cv2.circle(mask, (x, y), len, (255), -1)
roi = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)

# 在原图像上融合ROI
img = roi

# 显示融合结果
cv2.imshow("face", img)

# 等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码中，我们首先读取了原始图像，并定义了一个200x200的矩阵作为感兴趣区域。然后，根据提供的圆心坐标和半径，创建了一个掩膜mask，并将圆形区域填充为白色。接下来，使用`cv2.bitwise_and`函数将原图像与掩膜进行按位与操作，提取出圆形ROI。最后，将提取的ROI融合到原图像中的相应位置上，并显示融合结果。

请注意，这只是一个示例代码，具体的圆心坐标和半径需要根据实际情况进行调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [跟我学Python图像处理丨获取图像属性、兴趣ROI区域及通道处理](https://blog.csdn.net/m0_59485658/article/details/124595867)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [opencv-之圆形ROI的提取](https://blog.csdn.net/weixin_52646021/article/details/115433237)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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