OpenCV 获取ROI

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OpenCV 获取ROI

Mat srcImage11 = imread(“C:\Users\hdu\Desktop\mybm1.15\RawImage\a1.jpg”);
Mat imageROI11 = srcImage11(Rect(x,y,xx,yy));

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计算机视觉基础【OpenCV轻松入门】：获取图像的ROI

计算机视觉之光

02-15

877

在图像处理过程中，我们可能会对图像的某一个特定区域感兴趣，该区域被称为感兴趣区域（Region of Interest，ROI）。在设定感兴趣区域ROI后，就可以对该区域进行整体操作。

Opencv 如何获取roi区域

漫步者

04-23

1633

然后通过图像的基本绘制方法(circle/rectangle/ellipse/polylines/fillpoly/drawContours)绘制基本图形，并将绘制的图形进行填充（注意一定要填充为非0值，这与掩膜的原理有关系，只有mask掩膜的值非0的区域才会进行操作，以setto为例，第二个参数就是mask，mask中非0的位置才会将第一个参数的值付给对应位置的像素）。上述两种获取roi的方式是通过重载()运算符实现的，根据上面的描述可以看到通过上面两种方法仅可以实现矩形roi区域的获取。

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Opencv ROI选取

R的博客

10-23

666

自由选取图片中的功能。是根据https://blog.youkuaiyun.com/xyl666666这个大佬的博客学的 import cv2 img = cv2.imread('1.jpg') cv2.imshow("image", img) # 是否显示网格 showCrosshair = True # 如果为Ture的话 , 则鼠标的起始位置就作为了roi的中心 # False: 从左上角到右下角选中区域 fromCenter = False # 选择 ROI(感兴趣的部分)图像 rect = cv2.sele

机器视觉opencv（五）：ROI图像切割与视频读取

最新发布

新人制作，若有问题，请私聊我，或评论区

09-01

1003

摘要：本文介绍了OpenCV中的ROI图像切割与视频读取技术。ROI（感兴趣区域）用于聚焦目标区域，减少计算干扰，其实现依赖Numpy数组切片，需注意OpenCV特殊的坐标体系（y轴向下）和图像数据结构（BGR通道顺序）。视频读取通过VideoCapture类实现，支持本地文件和摄像头，关键步骤包括帧率控制、帧读取循环和退出机制。二者均为计算机视觉任务的基础操作，ROI可提升后续处理效率，视频读取是动态分析的前提。代码示例包含异常处理和关键参数说明，强调坐标校验和资源释放的鲁棒性设计。

OpenCV 中Mat图像提取ROI

北境の守望者

06-27

3688

Mat类表示的图像进行ROI操作有两种方法 1. 使用拷贝构造函数Mat(constMat&amp; m, const Rect&amp; roi )，矩形roi指定了兴趣区 Mat src = imread(“xx.jpg”); Mat srcROI( src, Rect(0,0,src.cols/2,src.rows/2)); 2. 使用操作符”()”，即Mat operat...

opencv获取图像中的ROI区域

qq_37546267的博客

07-27

2752

C++ Mat image = imread("", -1); // 法一，　使用Rect类 Mat ROI = image(Rect(10, 10, 20, 20)); // 法二，　使用Range类, 先是行的范围，后是列的范围 Mat ROI2 = image(Range(10,30), Range(10, 30)); Python img = cv2.imread('', -1) # 行的范围，　列的范围，　通道的范围 ROI = img[10: 30, 1

获取ROI

davidhan427的博客

01-12

448

void testROI() { Mat img; Rect roi(60,60,1000,1000); img=imread(“paint.jpg”); Mat img1(img, roi); imwrite(“ROI.png”, img1); } int main(int argc, char **argv) { if (argc < 2) return 0; string s = ar...

Java应用OpenCV指南其四：OpenCV获取ROI区域、图像叠加

saiofo的博客

10-27

6337

Java应用OpenCV指南其四：OpenCV获取ROI区域、图像叠加我们将在本篇文章了解OpenCV中感兴趣区域的获取方法，并进行简单的图象叠加操作，最后，将要初步了解矩阵的相关操作。一、 ROI区域选取 ROI（Region of Interest）区域，被称为感兴趣区域，这个区域是图像分析所关注的焦点。我们通过设置感兴趣区域来选择我们图象分析的焦点，使得需要处理的图象区域大大减小，不但

OpenCV学习笔记 | ROI区域选择提取 | Python

数据挖掘 | 机器学习 | 深度学习

06-28

8239

本文将介绍代码的实现以及四个主要函数cv2.setMouseCallback、def select_roi(event, x, y, flags, param)、cv2.namedWindow、cv2.rectangle。

【OpenCV】—ROI区域图像叠加&图像混合

qq_44859533的博客

06-14

1881

（1）定义ROI（Rect)使用表示矩形区域的Rect。他指定矩形的左上角坐标（构造函数的前两个参数）和矩形的长宽（构造函数的后两个参数）指定感兴趣行和列的范围（Range)。Range是指从起始索引到终止索引（不包含终止索引）的一连段连续序列。cRange可以用来定义Range 2、线性混合操作 g(x)=(1−a)fa(x)+af3(x) g(x)=(1-a)fa(x)+af3(x) g(x)=(1−a)fa(x)+af3(x) 我们通过在范围0-1之间改变alpha值，来对两幅图像（f0(

opencv的ROI的提取

追风少年

08-29

2413

c++程序设置： Mat image; Rect roi(x,y,w,h); Mat rio_of_image = image(roi);

OpenCV截取图像的任意区域(ROI),规则的图形（圆、椭圆、矩形），不规则鼠标自己选择

12-17

OpenCV截取图像的任意区域(ROI),规则的图形（圆、椭圆、矩形），不规则鼠标自己选择.

C语言实现opencv提取直线、轮廓及ROI实例详解

08-28

主要介绍了C语言实现opencv提取直线、轮廓及ROI实例详解，具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下

opencv中ROI区域的提取

qq_39798061的博客

04-17

1825

最近在查看一个人脸识别的代码，第一部分中需要通过摄像头采集人脸的图像首先利用dlib库识别出了人脸区域，现在要将识别出来的人脸区域进行保存，即提取ROI区域：代码原来是利用便利的方式，写了两层循环来给新图像赋值 for ii in range(height * 2): for jj in range(width * 2): #复制原图到指定位置 img_blank[ii][jj] = img_rd[d.top() - hh + ii][

opencv 图片ROI读取

weixin_33682719的博客

02-27

138

// opencv2.cpp : Defines the entry point for the console application. // #include "stdafx.h" #include <highgui.h> #include <cv.h> #include <iostream> using ...

openCV任意几何形状感兴趣区域（ROI）提取

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yangzm的专栏

09-10

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图像感兴趣区域（ROI）提取主要使用掩模来进行。掩模是二值图像，感兴趣区域的掩模值设置为255，非感兴趣区域的掩模值为0 获取掩模的方法主要有两种方法一使用opencv中Mat函数方法,调用Mat(Rect).setTo方法设置掩模 Mat Mat::operator()( const Rect& roi ) const //调用Mat(Rect).setTo方法 mask...

Opencv2.4学习：：ROI区域

dieju8330的博客

09-05

1144

rect方法: #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; //全局下的原图像 Mat srcImage; //rect方法 vo...

OpenCV（C++）学习笔记六：抠图（ROI提取）

DXY_aqz的博客

07-01

1620

本文旨在通过C++OpenCV实现图片中感兴趣区域提取，案例演示经过两次分割处理，实际生产场景下的图片一般来说相对简单。方法类似，可供参考。抠图主要是根据某些特征，如颜色（或灰度值）、大小、形状等来进行判断处理，通过形态学操作来实现粘黏区域的断开以及分离区域的合并。上面的图像是将彩色图转换到灰度图进行处理的，直接在彩色图像上对每个通道进行单独处理也能够实现。从图像上看，从原图开始就有反光干扰，从硬件层面这种情况可以考虑使用偏光片，从算法层面可以考虑使用光影校正，后面有时间搞个更简单粗暴的浓淡补正算法。

迅为RK3568开发板使用OpenCV处理图像-ROI区域-位置提取ROI

mucheni的博客

12-15

1025

首先进入到 ubuntu 的终端界面将“iTOP-3568 开发板\03_【iTOP-RK3568 开发板】指南教程\04_OpenCV 开发配套资料\06”路径下的 lena.png 文件拷贝到 ubuntu 虚拟机上，拷贝完成如。可以通过对 img 变量存储的数组设定范围，进行位置提取以此来设定 ROI，例如使用以下命令展示 x 区域范围为[300,500],y 区域范围为[200,400]的图像。可以看到对应区域的图像已经显示了出来，至此位置提取 ROI 的实验就结束了。

opencv中获取ROI区域

12-31

### 使用 OpenCV 获取图像 ROI 区域 #### 方法一：通过切片操作定义 ROI 在 Python 中利用 OpenCV 库，可以通过简单的数组切片语法轻松地从图片中提取特定部分作为感兴趣区域 (ROI)。 ```python import cv2 # ...