roi_mask = np.zeros_like(image_out)
时间: 2023-10-05 14:05:32 浏览: 71
这段代码的作用是创建一个与`image_out`大小和类型相同的全0数组`roi_mask`,用于表示感兴趣区域(ROI)。在图像处理中,我们经常需要在原始图像中定义一个ROI,以便于对这个区域进行特定的处理。这个ROI通常表示为一个二值掩膜(binary mask),其中ROI内部的像素值为1,ROI外部的像素值为0。在这里,我们通过创建一个大小和类型与`image_out`相同的全0数组`roi_mask`,来定义一个与`image_out`相同大小的ROI。在后续的处理中,我们可以使用`roi_mask`来提取ROI内部的像素信息,或者对ROI内部的像素进行特定的处理。
相关问题
# 感兴趣区间 h = imgDia.shape[0] w = imgDia.shape[1] poly = np.array([ [(0, 360), (0, 240), (640, 240), (640, 360)] ]) mask = np.zeros_like(imgDia) cv2.fillPoly(mask, poly, 255) masked_image = cv2.bitwise_and(imgDia, mask) #cv2.imshow("111", masked_image) # 轮廓检测 _, contouts, hie = cv2.findContours(masked_image, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) cnt = contouts xx = 0 for i in cnt: # 坐标赋值 x, y, w, h = cv2.boundingRect(i) # #roi位置判断 # if y>50 and y<450 and x<1200 and w>10 and h>10: # 打印图像轮廓的面积 # print("cv2.contourArea(i) = " + str(cv2.contourArea(i))) if cv2.contourArea(i) > 1000 and cv2.contourArea(i) < 7000 and h > w: print(cv2.contourArea(i)) xx += 1 # 画出轮廓 cv2.drawContours(copy_img, i, -1, (0, 255, 0), 2) rect = cv2.minAreaRect(i) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) cv2.drawContours(copy_img, [box], 0, (0, 0, 255), 2) #cv2.imshow(img,copy_img)
这段代码是在对图像进行一系列处理之后,对感兴趣区间进行处理,主要包括以下几个步骤:
1. 获取图像的高和宽,用于后续处理。
2. 定义一个多边形区域,表示感兴趣区间,用于筛选轮廓。
3. 对感兴趣区间进行掩码操作,将区间内的像素值设为255,其它区域设为0,以便后续轮廓检测。
4. 对掩码后的图像进行轮廓检测,获取轮廓信息。
5. 遍历所有轮廓,根据面积、宽高比等条件筛选出符合条件的轮廓,并在图像上绘制出符合条件的轮廓和矩形框。
整个过程主要是为了提取感兴趣的区间并筛选出符合条件的轮廓,以便后续对斑马线位置进行判断。
python+opencv进行不规则多边形roi区域提取
在Python中使用OpenCV进行不规则多边形ROI区域提取需要以下步骤:
1. 导入所需的库
我们需要导入OpenCV库,并将其命名为cv2。
2. 读取图像
使用cv2.imread()函数读取图像。这里假设图像文件名为"image.jpg"。
3. 创建ROI多边形
定义一个包含不规则多边形顶点的列表作为ROI区域。
4. 创建掩膜
使用cv2.fillPoly()函数创建一个与图像大小相同的空白图像,作为掩膜。然后使用cv2.fillPoly()函数在掩膜上填充多边形。
5. 应用掩膜
使用cv2.bitwise_and()函数将原始图像与掩膜进行按位与操作,即只保留ROI区域。
6. 显示结果
使用cv2.imshow()函数显示提取的ROI区域。
7. 释放窗口
使用cv2.waitKey(0)等待按下任意键后,使用cv2.destroyAllWindows()函数关闭窗口。
以下是一个简单的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')
# 创建ROI多边形
roi_vertices = np.array([[(100, 100), (300, 100), (200, 300), (50, 200)]], dtype=np.int32)
# 创建掩膜
mask = np.zeros_like(image)
cv2.fillPoly(mask, roi_vertices, 255)
# 应用掩膜
roi_image = cv2.bitwise_and(image, mask)
# 显示结果
cv2.imshow('ROI Image', roi_image)
# 释放窗口
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
将以上代码保存为Python脚本,运行后会显示提取的ROI区域图像。其中,roi_vertices是一个包含多边形顶点的列表,可以根据需要调整顶点的坐标和个数来定义不规则多边形的形状。
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