灰度图中提取roi框的四角坐标

要提取灰度图中ROI框的四角坐标，可以使用OpenCV库中的cv2.findContours函数找到ROI框的轮廓，然后使用cv2.boundingRect函数计算轮廓的外接矩形，最后提取出矩形的四个角点坐标即可。

以下是示例代码：

import cv2

# 加载灰度图
img_gray = cv2.imread('gray_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 二值化图像
_, thresh = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

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

# 计算轮廓的外接矩形
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[0])

# 提取矩形的四个角点坐标
rect_corners = [(x, y), (x+w, y), (x+w, y+h), (x, y+h)]

print(rect_corners) # 输出矩形四角坐标

注意：以上代码仅适用于只有一个ROI框的情况。如果图像中存在多个ROI框，则需要对每个轮廓进行处理。

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matlab roi提取 灰度概率分布图

在matlab中，通过计算灰度图像的概率分布函数，可以对感兴趣区域（ROI）进行提取。灰度概率分布图就是一张表明像素灰度级出现的概率的图像。

首先，我们需要确定感兴趣区域（ROI）。一般来说，这可以通过手动选择或自动分割等方法来完成。然后，我们需要将ROI所在的区域提取出来，使得分析的区域更加精细。

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最后，我们可以使用matlab的bar函数将概率分布结果呈现成一幅灰度概率分布图。

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python 提取图像中圆形ROI

要提取图像中的圆形 ROI，可以使用 OpenCV 库中的 Hough 圆变换。下面是一个基本的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 检测圆形
circles = cv2.HoughCircles(img, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=20,
                           param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)

# 提取圆形 ROI
if circles is not None:
    circles = np.round(circles[0, :]).astype("int")
    for (x, y, r) in circles:
        roi = img[y-r:y+r, x-r:x+r]
        cv2.imshow("ROI", roi)
        cv2.waitKey(0)

在这个示例代码中，我们首先使用 `cv2.imread` 函数读取图像。然后，我们使用 `cv2.HoughCircles` 函数检测图像中的圆形。该函数的参数包括输入图像、检测方法、圆心之间的距离、Canny 边缘检测器的高阈值、低阈值、半径的最小值和最大值等。检测到圆形后，我们使用 `for` 循环遍历圆形的列表，并使用 NumPy 数组索引提取每个圆形的 ROI（感兴趣区域）。最后，我们使用 `cv2.imshow` 函数显示每个 ROI 并等待用户按下任意键关闭窗口。

请注意，此代码仅提供了一种基本方法来提取图像中的圆形 ROI。在实际应用中，您可能需要根据特定的输入图像和应用程序对代码进行调整。