opencv筛选ROI

好的，关于 OpenCV 筛选 ROI，可以通过以下步骤实现：

1. 读取图像并转换为灰度图像。
2. 使用 `cv2.threshold()` 函数将图像二值化。
3. 使用 `cv2.findContours()` 函数查找轮廓。
4. 遍历所有轮廓，使用 `cv2.boundingRect()` 函数计算每个轮廓的边界框。
5. 根据需要筛选出感兴趣区域（ROI）。

下面是一个示例代码：

import cv2

# 读取图像并转换为灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 将图像二值化
_, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 查找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 遍历所有轮廓，计算边界框并筛选出感兴趣区域
for contour in contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    if w > 100 and h > 100:
        roi = img[y:y+h, x:x+w]
        cv2.imshow('ROI', roi)
        cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们使用 `cv2.RETR_EXTERNAL` 参数来查找最外层的轮廓，并使用 `cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE` 参数来压缩轮廓。然后，我们遍历所有轮廓，计算每个轮廓的边界框，并根据需要筛选出感兴趣区域。