方法一：使用轮廓
步骤1
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"""src为原图"""ROI = np.zeros(src.shape, np.uint8) #感兴趣区域ROIproimage = 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2
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"""ROI提取"""cv2.drawContours(ROI, contours, 1,(255,255,255),-1) #ROI区域填充白色，轮廓ID1ROI=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ROI2.#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
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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服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/xinyu3307/article/details/73655882
