python车道检测提取感兴趣区域roi
时间: 2023-06-11 10:09:32 浏览: 68
在车道检测中,我们通常需要提取感兴趣区域(Region of Interest, ROI),以减小计算量并提高检测的准确性。下面是一个简单的例子,演示如何提取图像中的感兴趣区域。
首先,导入必要的库:
```python
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
```
然后,读取一张示例图片:
```python
img = cv2.imread('example.jpg')
```
接下来,我们需要定义感兴趣区域的坐标。例如,如果我们想提取图片底部的一部分,可以定义一个梯形区域,如下所示:
```python
height, width = img.shape[:2]
roi = np.array([[(0, height), (width/2-50, height/2+50), (width/2+50, height/2+50), (width, height)]], dtype=np.int32)
```
这里使用了NumPy数组,定义了一个梯形区域,顶点分别为`(0, height)`、`(width/2-50, height/2+50)`、`(width/2+50, height/2+50)`和`(width, height)`。这里的`height`和`width`是图像的高度和宽度。
然后,我们需要创建一个与原图像大小相同的黑色图像,用于绘制感兴趣区域:
```python
mask = np.zeros_like(img)
cv2.fillPoly(mask, roi, (255, 255, 255))
```
这里使用了`cv2.fillPoly`函数,将感兴趣区域填充为白色。最后,我们可以通过按位与操作,提取感兴趣区域内的图像:
```python
roi_img = cv2.bitwise_and(img, mask)
```
现在,`roi_img`变量就是提取出的感兴趣区域。我们可以使用`plt.imshow`函数显示它:
```python
plt.imshow(cv2.cvtColor(roi_img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
```
完整代码如下:
```python
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
img = cv2.imread('example.jpg')
height, width = img.shape[:2]
roi = np.array([[(0, height), (width/2-50, height/2+50), (width/2+50, height/2+50), (width, height)]], dtype=np.int32)
mask = np.zeros_like(img)
cv2.fillPoly(mask, roi, (255, 255, 255))
roi_img = cv2.bitwise_and(img, mask)
plt.imshow(cv2.cvtColor(roi_img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
```