openmv roi的中点

OpenMV的ROI（感兴趣区域）中点可以通过以下步骤来计算：

1. 首先，确定ROI的位置和大小。这可以通过设置ROI的左上角坐标和宽度、高度来完成。

2. 计算ROI的中点坐标。中点的x坐标可以通过将ROI的左上角x坐标与宽度的一半相加得到。中点的y坐标可以通过将ROI的左上角y坐标与高度的一半相加得到。

例如，如果ROI的左上角坐标为(x, y)，宽度为w，高度为h，则ROI的中点坐标为(x + w/2, y + h/2)。

请注意，这只是计算ROI的中点的一种方法，具体实现可能因OpenMV版本和使用的编程语言而有所不同。

相关问题

openmv ROI

在OpenCV中，提取感兴趣区域(ROI)有几种方法。一种方法是通过指定ROI的坐标来从原图中抠出ROI区域。可以使用矩形的方式指定ROI的坐标，然后使用掩膜运算将ROI区域提取出来\[1\]。另一种方法是直接使用Rect函数指定感兴趣区域的坐标，然后将其赋值给一个Mat对象\[2\]。在这种情况下，ROI区域将作为一个独立的图像存储在Mat对象中。

在OpenMV中，ROI的坐标是从左上角开始向下和向右来确定区域的。ROI的格式通常为(x, y, w, h)，其中x和y是ROI区域左上角的坐标，w是ROI的宽度，h是ROI的高度\[3\]。通过设置ROI，可以将图像切割并只保留感兴趣的部分。

因此，如果你想在OpenMV中提取ROI区域，你可以使用上述方法之一来指定ROI的坐标，并将其应用于原图像，以获得感兴趣的区域。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [opencv——感兴趣区域(ROI）的分析和选取[详细总结]](https://blog.csdn.net/qq_44386034/article/details/125637882)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [OPENMV的学习（一）基本函数](https://blog.csdn.net/weixin_54536165/article/details/119151870)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

openmv roi

在OpenCV中，提取ROI（感兴趣区域）有几种方法。首先，可以使用轮廓（contour）来指定ROI区域。可以通过创建一个空的二值图像，然后使用drawContours函数将指定的多边形区域填充为白色，最后使用掩码运算将ROI提取出来。以下是一个示例代码：

Mat src, dst;
src = imread("image.jpg");
Mat ROI = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC1);
vector<vector<Point>> contours;
vector<Point> pts;
pts.push_back(Point(30, 45));
pts.push_back(Point(100, 15));
pts.push_back(Point(200, 145));
pts.push_back(Point(300, 240));
pts.push_back(Point(50, 250));
contours.push_back(pts);
drawContours(ROI, contours, 0, Scalar(255), -1);
src.copyTo(dst, ROI);
imshow("ROI", dst);
waitKey(0);

另一种方法是使用矩形ROI区域提取。可以通过创建一个纯黑色的二值图像，然后使用矩形的坐标来构建掩膜，最后使用掩码运算将ROI提取出来。以下是一个示例代码：

Mat src, mask, dst;
Rect r1(80, 80, 200, 200);
src = imread("image.jpg");
mask = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC1);
mask(r1).setTo(255);
src.copyTo(dst, mask);
imshow("ROI", dst);
waitKey(0);

如果只想提取一个圆形区域，可以使用最小内接圆算法。首先创建一个空的三通道图像和一个单通道的掩码图像，然后确定圆心和半径，最后使用掩码运算将ROI提取出来。以下是一个示例代码：

Mat src, dst;
src = imread("image.jpg");
dst = Mat::zeros(src.size(), src.type());
Mat mask = Mat::zeros(src.size(), CV_8U);
Point circleCenter(mask.cols / 2, mask.rows / 2);
int radius = min(mask.cols, mask.rows) / 2;
circle(mask, circleCenter, radius, Scalar(255), -1);
src.copyTo(dst, mask);
imshow("ROI", dst);
waitKey(0);

希望这些代码能帮助到你提取ROI区域。