裁剪图像中感兴趣区域python

最新推荐文章于 2024-04-25 18:30:00 发布
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这篇博客探讨了如何使用Python裁剪图像，特别是针对包含高斯分布的图像。文章提供了多个资源链接，包括Matplotlib的路径教程和Stack Overflow上的问题解答，这些资源有助于理解并实现裁剪图像的技巧。主要目标是保留高斯分布的3*delta范围内99+%的信息，裁剪掉其余部分。
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python使用opencv_使用Python OpenCV处理图像之图像感兴趣的区域（ROI）获取
weixin_39732866的博客
11-25 723
上几篇的内容我们学习了Python使用OpenCV处理图像鼠标及键盘事件的基础方法使用Python OpenCV处理图像之详解使用OpenCV处理键盘鼠标事件及图像像素点内容的获取和设置使用Python OpenCV处理图像之使用OpenCV获取并修改图像的像素值。今天，我们来了解下对于一幅图像中感兴趣的区域如何获取。如何获取我们感兴趣的内容呢首先，我们来打开一幅图像。具体代码如下，这里就不做解释...
使用python+opencv用鼠标选中ROI（感兴趣区域）裁剪，并保存
qq_36421001的博客
03-30 7568
使用python平台实现用鼠标来对图像的人工选择范围裁剪，并将裁剪后的图像进行存储，代码如下： import cv2 global img global point1,point2 def on_mouse(event,x,y,flags,param): global img,point1,point2 img2=img.copy() if event==cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:#左键点击 point1=(x,y) cv2.cir
圆形 ROI 裁剪：裁剪圆形感兴趣区域。-matlab开发
06-01
该功能将根据两点的选择，以圆形方式和黑色背景裁剪ROI。
[图像]获取图片中感兴趣区域的信息(Matlab实现)
祥的专栏
07-09 3万+
如果一幅图中只有一小部分图像你感兴趣(你想研究的部分)，那么截图工具就可以了，但是如果你想知道这个区域在原图像中的坐标位置呢？ 这可是截图工具所办不到的，前段时间我就需要这个功能，于是将其用Matlab实现。其实只要用到Matlab中的两个函数： 函数： imrect 函数： getPosition 如果要截取其中的部分图像，就离不
python 感兴趣区域_简单感兴趣的Python程序
07-25 362
python 感兴趣区域Given principle amount, rate and time and we have to find the simple interest in Python. 给定原理量，速率和时间，我们必须找到对Python的简单兴趣 。 计算单利 (Calculate simple interest) To calculate simple interest, ...
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import cv2#读取图片#获取宽度和高度height=len(img)width=len(img[0])print(img)img=img[int(height/2):height,0:width]height=len(img)width=len(img[0])print('图片大小%dX%d'%(width,height))#显示图片cv2.imshow('title',img)cv2.w...
2.2 获取图像感兴趣区域_几何变换图像裁剪
weixin_40008033的博客
11-28 384
基于FPGA图像的裁剪1 几何变换介绍几何变换：从新规定图像内像素的几何排列方式。几何变换包括：缩放、旋转、平移等。这些变换一般用于校正图像处理引起的空间失真，或者通过将图像配准到一个预定义的坐标系统中用于规范化该图像(例如，将一幅航拍图像配准到一个特定的地图投影中，或者在立体视觉中对两幅互相配对的图像进行整形，使得行与外极限)。与点操作和局部滤波器不同，输出图像通常来说并不是来自同一个...
OpenCV Python实现图像指定区域裁剪
09-16
在图像处理领域，经常需要对图像进行裁剪以提取感兴趣的区域（Region of Interest, ROI），这在很多应用场景中极为常见，比如证件照片处理、产品检测、医疗影像分析等。OpenCV 是一个强大的计算机视觉库，提供了丰富...
Python OpenCV图像指定区域裁剪的实现
09-18
在计算机视觉和图像处理领域，使用Python...例如，可以结合使用图像的边缘检测、颜色分割、模板匹配等技术来自动识别和裁剪图像中的特定区域。这些技术的结合使用，能够在很大程度上提高图像处理的自动化和智能化水平。
Python+OpenCV感兴趣区域ROI提取方法
09-19
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
感兴趣区域提取
05-21
感兴趣区域的提取算法，针对图像的后期处理有很好的作用，减少计算量。
Python+OpenCV图片批量裁剪
08-26
Python+OpenCV图片批量裁剪，可以对某一个目录下指定格式的图片进行指定大小的批量裁剪
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分割算法准确率（交并比）计算；区域生长算法；区域分裂合并算法；Kmeans分割图像算法；图像中目标数量检测
matlab如何手动选择图像目标区域,如何用MATLAB实现感兴趣区域ROI的选取
weixin_35503004的博客
03-16 4189
描述感兴趣区域感兴趣区域(Regions of Interest，ROI)这一概念，是指图像中最能引起用户兴趣、最能表现图像内容的区域。感兴趣区域(Regions of Interest，ROI)就是图像中表现图像主要内容、人们最感兴趣的那一部分区域［1］，这些关键区域称为感兴趣区域。图像感兴趣区域的提取具有以下特点：(1)感兴趣区域并没有十分严格的定义。对于同一幅图像而言，在不同的应用背景下，人...
图片分割和图片合成（大图切割成小图，python代码）
留缘的博客
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目录 分割 拼接 由于后面要进行图片的分割，所以就先做了一些准备。 要分割的图片如下： 分割 思路也比较简单，代码注释比较详细，看代码就行。 from cv2 import cv2 import numpy as np pic_path = 'd:/Python/cut_pic/picture/3_result.jpg' # 分割的图片的位置 pic_target = 'D:/Python/cut_pic/result/' # 分割后的图片保存的文件夹 #要分割后的尺寸 cut_wid
利用opencv-python 进行图像的不规则裁剪
weixin_42228166的博客
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利用opencv-python 进行图像的不规则裁剪 1利用凸包进行裁剪 2利用最小矩形裁剪
Python 实现图像的裁剪
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Python 实现图像的裁剪 方法一：opencv import cv2 img = cv2.imread(img_path) #img_path为图片所在路径 crop_img = img[y0:y1,x0:x1] #x0,y0为裁剪区域左上坐标；x1,y1为裁剪区域右下坐标 cv2.imwrite(save_path,crop_img) #save_path为保存路径 方法二： from PIL import Image img = Image.open(img_path)
【Python实战】教你如何用Python批量裁剪图片，轻松提升工作效率！
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2401_84204207的博客
04-25 1900
本文详细介绍了Python如何通过Pillow库对单张或批量图片进行裁剪操作，通过实际案例演示了批量裁剪图片的具体实现过程。掌握了这些知识，我们可以更加轻松地对大量图片进行批量处理，节省时间和精力。当然，图片裁剪只是图像处理的冰山一角，希望通过本文的介绍可以为读者提供更多启发，更好地掌握Python图像处理的技巧和方法。
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python怎么裁剪感兴趣区域
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Python可以使用多种方法来裁剪感兴趣的区域，下面介绍两种常用的方法。 方法一：使用NumPy库的数组切片功能 1. 首先，使用OpenCV读取图片，并利用NumPy将其转换为数组。 2. 接下来，可以通过数组切片的方式选择需要裁剪的区域。例如，如果感兴趣区域位于图像的上半部分，可以使用以下代码： ``` cropped_image = image[:image.shape[0]//2, :] ``` 上面的代码使用切片操作符`[:]`选择了所有行，然后使用`[:image.shape[0]//2, :]`选择了上半部分的列。 3. 最后，可以将裁剪后的数组转换回图像，或者继续对其进行其他处理。 方法二：使用OpenCV库的函数 1. 使用OpenCV读取图片。 2. 利用OpenCV提供的函数选择需要裁剪的区域。例如，可以使用`cv2.rectangle`函数画出感兴趣区域的矩形框，然后使用`cv2.getRectSubPix`函数将框内的区域裁剪出来。以下是示例代码： ``` import cv2 # 画出感兴趣区域的矩形框 x, y, w, h = (100, 100, 200, 200) # 以左上角坐标为(100, 100)，宽度为200，高度为200定义矩形框 cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 裁剪感兴趣区域 cropped_image = cv2.getRectSubPix(image, (w, h), (x + w/2, y + h/2)) ``` 3. 最后，可以显示或保存裁剪后的图像。 通过以上两种方法，可以方便地利用Python裁剪感兴趣的区域。
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