opencvroi（opencvroi抠图怎么抠图）

本篇文章给大家谈谈opencvroi，以及opencvroi抠图怎么抠图对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、Opencv 提取ROI 抠图
• 2、opencv如何提取旋转矩形的ROI？
• 3、图像处理中ROI是什么意思
• 4、目标跟踪（5）使用 Opencv 和 Python 进行对象跟踪
• 5、opencv中使用ROI获取感兴趣区域时，如何获取一幅图像中相应的坐标，比如：
• 6、基于OpenCV的特定区域提取

Opencv 提取ROI 抠图

OPencv中有很多算法可以提供我们提取ROI，话不多说效果如下图。

弱弱的问一句，提取ROI以后，碰冲怎么把郑差背景变透明？或者喊吵皮将矩阵不为0的部分完整的抠出来？

最近开始接触OPencv，懵懵懂懂，还在学习的路上。

opencv如何提取旋转矩形的ROI？

代码如下：

//testRotateRect.cpp:定义控制台应用程序的入口点。

02  //

03  #include"stdafx.h"

04  #include"opencv2/opencv.hpp"

05  usingnamespacestd;

06  usingnamespacecv;

07  int_tmain(intargc,_TCHAR*argv[])

08  {

09      Matimage(200,200,CV_8UC3,Scalar(0));

10 掘信中     RotatedRectrRect=RotatedRect(Point2f(100,100),Size2f(100,50),30);//定义一个旋转矩形

11     坦销 Point2fvertices[4];

12      rRect.points(vertices);//提取旋转矩形的四判山个角点

13      for(inti=0;i4;i++)

14      {

15           line(image,vertices[i],vertices[(i+1)%4],Scalar(0,255,0));//四个角点连成线，最终形成旋转的矩形。

16      }

17      Matimg=imread("d:/fff.jpg");

18      imshow("ran",image);

19      waitKey();

20      return0;

21  }

[img]

图像处理中ROI是什么意思

ROI（regionofinterest），感兴趣区域。机器视觉、图像处理中，从被处理的图像以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域，称为感兴趣区域，ROI。在Halcon、OpenCV、Matlab等机器视觉软件上常用到各种算子（Operator）和函数来求得感兴趣区域ROI，并进行图像的下一步处理。

在图像处理领域，感兴趣区域(ROI)是从图像中选择的一个图像区域，这个区域是你的图像分析所关注的重点。圈定该区域以便进行进一步处理。使用ROI圈定你想读的目标，可以减少处理时间，增加精度。

感兴趣区(RegionofInterest,ROIs)是图像的一部分，它通过在图像上选择或使用诸如设定阈值(thresholding)或者从其他文件(如矢量转换获得等方法生成。感趣区可以是点、线、面不规则的形状，通常用来作为图像分类的样本、哪姿掩膜、裁剪区或及其他操作。

扩展资料：

RIO的作用

ROI属于IVE技术的一种，IVE指的是Intelligentvideoencoding,即智能视频编码，IVE技术可以根据客户要求对视频进行智能编码，并在不损失图像质量的前提下，优化视频编码性能，最终降低网络带宽占用率和减少存储空间。

在监控画面中，有些监控区域是不需要被监控或无关紧要，例如天空，墙壁，草地等等监控对象，普通网络监控摄像机对整个区域进行视频编码（压缩）并传输，这样就给网络带宽和视频存储带来了压力。

而ROI智能视频编码技术却很好的解档老决了这个问题，ROI功能的摄像机可以让用户选择画面中感兴趣的区域，启用ROI功能后，重要的或者移动的区域将会进行高质量无损编码，而对那些不移动，不被选择的区域降低其码率和图像质量，进行标准清晰度视频压缩，甚至是不传输这部分区域视频，达到节省网络带宽占用和视频存储空间。

参考资料来源：百度行缓升百科-ROI（感兴趣区域）

参考资料来源：百度百科-感兴趣区

目标跟踪（5）使用 Opencv 和 Python 进行对象跟踪

在本教程中，我们将学习如何基于 Opencv 和 Python 实现对象跟踪。

首先必须明确目标检测和目标跟踪有什么区别：

我们将首先讨论对象检测，然后讨论如何将对象跟踪应用于检测。

可能有不同的应用，例如，计算某个区域有多少人，检查传送带上有多少物体通过，或者计算高速公路上的车辆。

当然，看过本教程后，您会很容易地想到数以千计的想孙腔没法应用于现实生活或可能应用于工业。

在本教程中，我们将使用 3 个文件：

首先我们需要调用highway.mp4文件并创建一个mask:

正如您在示例代码中看到的，我们还使用了 createBackgroundSubtractorMOG2 函数，该函数返回背景比率（background ratio），然后创建mask。

mask可视化结果：

但是，如您所见，图像中有很多噪点。因此，让我们通过删除所有较小的元素来改进提取，并将我们的注意力集中在大于某个面积的对象上。

使用 OpenCV 的cv2.drawContours函数绘制轮廓，我们得到了这个结果。

就本教程而言，分析整个窗口并不重要。我们只对计算在某个点通过的所有车辆感兴趣，因此，我们必须定义一个感兴趣的区域 ROI 并仅在该区域应用mask。

结果可视化如下：

函数 cv2.createBackgroundSubtractorMOG2 是在开始时添加的，没有定义参数，现在让我们看看如何进一步改进我们的结果。history是第一个参数，在这种情况下，它设置为 100，因为相机是固定的。varThreshold改为 40，因为该值越低，误报的可能性就越大。在这种情况下，我们只对较大的对象感兴趣。

在继续处理矩形之前，我们对图像进行了进一步的清理。为此，阈值函数就派上用场了。从我们的mask开始，我们告诉它我们只想显示白色或黑色值，因此通过编写254, 255，只会考虑 254 和 255 之间的值。

然后我们将找到的对象的坐标插入到 if 条件中并绘制矩形

这是最终结果：

我们现在只需导入和集成跟踪功能。

一旦创建了对象，我们必须获取边界框的每个位置并将它们插入到单个数组中。

通过在屏幕上显示结果，您可以看到所有通过 ROI 的通道是如何被识别的，则纳以及它们的位置是如何插入到特定的数组中的。显然，识别的摩托车越多，我们的数组就越大。

现在让我们将带圆行有位置的数组传递给tracker.update()。我们将再次获得一个包含位置的数组，但此外，将为每个对象分配一个唯一的 ID。

从代码中可以看出，我们可以使用 for 循环分析所有内容。此时我们只需要绘制矩形并显示车辆 ID。

在图像中，您可以看到结果

main.py

从视频中也可以看到，我们已经获得了我们在本教程开始时设置的结果。

但是，您必须将其视为练习或起点，因为关于这个主题有很多话要说，而本教程的目的只是让您了解对象跟踪的原理。

如果你想将 Object Tracking 集成到你的项目中，你应该使用更可靠和先进的对象检测方法，以及跟踪方法。

完整代码地址：私信“333”直接获取或者「链接」

opencv中使用ROI获取感兴趣区域时，如何获取一幅图像中相应的坐标，比如：

这个是你自己定的呀 要么从其他地方传过来 要么自己从图像唯并上获得

从图像上获得可以采用鼠标响档纯应函数 具体行山咐参见

不然就只有试着估计了 多调几次也能出来

基于OpenCV的特定区域提取

今天我们将一起探究如何使用OpenCV和Python从图像中提取感兴趣区域（ROI）。

在之间的文章中，我们完成了图像边缘提取，例如从台球桌中提取桌边。使用了简单的OpenCV函数即可完成这项任务，例如inRange、findContours、boundingRect、minAreaRect、 minEnclosingCircle、circle、HoughLines、line等，都可以。

今天我们的任务是从包含患者大脑活动快照的图像中提取所需的片段。之后可以将该提取的过程应用于其他程序中，例如诊断健康与否的机器学习模型。

因此，让我们从查看输入图像开始。这是由神经科学领域的医疗仪器生成的典型报告，该仪器使用传感器检测来自患者大脑的信号并将其显示为彩色地图。通常，有四张图片，所有图片都描绘了某个特征并一起分析以进行诊断。

本练习的目标图像包含四个大脑图

从上面的图像中，我们只想提取与四个地图（头部扫描）相对应的区域，而将其他所有内容都排除在外。因此，让喊衫卖我们开始吧。

第一步是检测我们要提取的片段的边塌纤缘。这是一个多步骤过程，如下所述：

1. 使用“ cvtColor（）”将RGB图像转换为灰度

2. 通过应用模糊函数“ GaussianBlur（）”来消除灰度图像中的噪声

3. 最后将“ Canny（）”函数应用于模糊图像以获得边缘

边缘检测过程的输出如下所示：

使用Canny算法的边缘检测输出

请注意，尽管已识别出脑图片段，但仍有许多不需要的边缘需要消除，并且某些边缘之间有间隙需要封闭。

解决这个问题的一种常用方法是形态转换，它涉及在图像上使用一系列的扩张和腐蚀来去除不需要的边缘和闭合间隙。

我们在多次迭代中使用OpenCV函数“ dilate（）”和“ erode（）”来获得如下输出。

使用OpenCV对边缘进行了一些增强

如我们看到的那样，边缘现在已经完成并且比以前光滑得多。

现在，我们可以使用OpenCV函数“ findContours（）”提取该图像中的轮廓，并仅选择具有以下属性的轮廓：

1. 几何形状是圆形或椭圆形

2. 面积大于某个阈值（在此示例中，值7000可以正常工作）。

对于第一部分，我们将使用OpenCV的“ boundingRect（）”检测每个轮廓的边界矩形，并检查纵横比（高宽比）是否接近1。

现在我们的任务已经完成，但还需要进行一些微调。

通常情况是在一个片段上检测到多个重叠的轮廓，而我们只对一个感兴趣。

使用非极大抑制可以解决此问题，即我们查看所有重叠的轮廓，然后选择面积最大的轮廓作为最终候选轮廓。逻辑非常简单，因此我们不需要任何内置的OpenCV或Python函数。

另一个重要的逻辑是分别识别四个部分，即左上，右上，左下和右下。

这也非常简单，涉及识别图像中心坐标以及每个检测到的片段的质心。对段轮廓进行质心检测需要在轮廓上应用OpenCV “ moments（）”函数，然后使用以下公式计算中心 X，Y坐标：

center_x，center_y =（int（M [“ m10”] / M [” m00”]），int（M [“ m01”] / M [“ m00”]））

将线段质心坐标与图像中心坐标进行比较，可以将四个线段分别放置在各自的位置。

现在我们已经确定了四个部分，我们需要构建图像蒙版，这将使我们能够从原始图像中提取所需的特征。

我们将使用OpenCV函数“ drawContours（）”，将颜色用作白色（R，G，B = 255,2555,255），将厚度用作FILLED（-1）在黑色背景上绘制所有四个线段轮廓。结果如下所示：

用于提取我们的ROI的蒙版

在原始图像上应用此蒙版可以在我们选择的背景（例如黑色或白色）上为我们提供所需的分段。

对于黑色背景，我们创建一个黑色画布，然后使用OpenCV函数“ bitwise_and（）”以及先前获得的蒙版在其上进行绘制。

在黑色背景上提取的ROI

对于白色背景，我们首先创建一个白色画布，然后通过使用OpenCV函数“ drawContours（）”绘制轮廓为黑色（R，G，B = 0,0,0）且厚度为FILLED的轮廓，如下所示创郑逗建颜色反转的蒙版（-1）。

用于ROI提取的备用倒置掩模（图像源作者）

然后，我们使用OpenCV “ add（）”函数将此反向蒙版添加到先前获得的黑色背景中，并获得相同的结果，但使用白色背景。

在白色背景上提取的ROI

到此为止，我们总结了几种方法，可以轻松地从图像中提取感兴趣区域。

应当注意，在具有变化的复杂度的其他图像的情况下，上面使用的方法可以进行修改。

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