小編給大家分享一下Python+OpenCV感興趣區(qū)域ROI提取方法有哪些，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

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方法一：使用輪廓

步驟1

"""src為原圖"""
ROI = np.zeros(src.shape, np.uint8)   #感興趣區(qū)域ROI
proimage = src.copy()     #復(fù)制原圖
"""提取輪廓""" 
proimage=cv2.cvtColor(proimage,cv2.COLOR_BGR2GRAY)          #轉(zhuǎn)換成灰度圖
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) #提取所有的輪廓

步驟2

"""ROI提取"""
cv2.drawContours(ROI, contours, 1,(255,255,255),-1)    #ROI區(qū)域填充白色，輪廓ID1
ROI=cv2.cvtColor(ROI,cv2.COLOR_BGR2GRAY)          #轉(zhuǎn)換成灰度圖
ROI=cv2.adaptiveThreshold(ROI,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY_INV,7,7)                   #自適應(yīng)閾值化
imgroi= cv2.bitwise_and(ROI,proimage)            #圖像交運(yùn)算 ，獲取的是原圖處理——提取輪廓后的ROI
2.#imgroi = cv2.bitwise_and(src,src,mask=ROI) 
3.#imgroi = ROI & src 無需灰度+閾值，獲取的是原圖中的ROI

方法二

img1 = cv2.imread('roi.jpg')
roi = img1[0:rows, 0:cols ]

以上是“Python+OpenCV感興趣區(qū)域ROI提取方法有哪些”這篇文章的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內(nèi)容對大家有所幫助，如果還想學(xué)習(xí)更多知識(shí)，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)公司行業(yè)資訊頻道！

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網(wǎng)站題目：Python+OpenCV感興趣區(qū)域ROI提取方法有哪些-創(chuàng)新互聯(lián)
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