Python+OpenCV感兴趣区域ROI提取方法_分割图片前提取感兴趣区域 - CSDN文库

1星 72 浏览量更新于2023-03-03 评论 6 收藏 34KB PDF 举报

身份认证购VIP最低享 7 折!

领优惠券(最高得80元）

资源详情

资源评论

资源推荐

Python+OpenCV感兴趣区域感兴趣区域ROI提取方法提取方法

今天小编就为大家分享一篇Python+OpenCV感兴趣区域ROI提取方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所

帮助。一起跟随小编过来看看吧

方法一：使用轮廓方法一：使用轮廓

步骤步骤1

"""src为原图"""

ROI = np.zeros(src.shape, np.uint8) #感兴趣区域ROI

proimage = src.copy() #复制原图

"""提取轮廓"""

proimage=cv2.cvtColor(proimage,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #转换成灰度图

proimage=cv2.adaptiveThreshold(proimage,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY_INV,7,7)

proimage,contours,hierarchy=cv2.findContours(proimage,cv2.RETR_CCOMP,cv2.CHAIN_APPROX_NONE) #提取所有的轮廓

步骤步骤2

"""ROI提取"""

cv2.drawContours(ROI, contours, 1,(255,255,255),-1) #ROI区域填充白色，轮廓ID1

ROI=cv2.cvtColor(ROI,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #转换成灰度图

ROI=cv2.adaptiveThreshold(ROI,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY_INV,7,7) #自适应阈值化

imgroi= cv2.bitwise_and(ROI,proimage) #图像交运算，获取的是原图处理——提取轮廓后的ROI

2.#imgroi = cv2.bitwise_and(src,src,mask=ROI)

3.#imgroi = ROI & src 无需灰度+阈值，获取的是原图中的ROI

方法二方法二

img1 = cv2.imread('roi.jpg')

roi = img1[0:rows, 0:cols ]

以上这篇Python+OpenCV感兴趣区域ROI提取方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家

多多支持我们。

本内容试读结束，登录后可阅读更多

下载后可阅读完整内容，剩余0页未读，立即下载

评论2

tledware

2021-12-14

什么垃圾文件啊，大家别下载，没有参考意义

weixin_38725950

粉丝: 3
资源: 902

会员权益专享

图片转文字

全年可省5，000元立即开通

最新资源

资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议，欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理！点击此处反馈