1，Opencv中的ROI介绍
ROI(Region of Interest)是指图像中的一个矩形区域，可能你后续的程序需要单独处理这一个小区域，如图所示
如上图所示，就是ROI的一个例子，如果你对图像设置了ROI，那么，Opencv的大多数函数只在该ROI区域内运算（只处理该ROI区域），如果没设ROI的话，就会出来整幅图像。
ROI非常有用，例如我们想把图像中的人脸扣出来，进行人脸识别。
在图像处理中，我们常常要对某个区域进行选择、提取，然后对这个区域进行单独分析、处理、显示。 这样的区域我们称为叫ROI区域，英文全称为Region of interest，中文名为“感兴趣区域”。在OpenCV中主要是使用类Rect来实现对ROI区域的选择。可以用类Rect的构造函数Rect()返回一个Rect对象，该对象表示一个矩形区域。构造函数Rect()的带参数示例代码如下：cv::Rect
3小时精通opencv(三)图片裁剪与形状绘制参考视频资源:3h精通Opencv-Python 文章目录3小时精通opencv(三)图片裁剪与形状绘制图片裁剪绘制形状绘制直线绘制矩形绘制圆形绘制文字整体代码 图片裁剪图片裁剪不需要使用opencv中特有的函数, 对于opencv中读取到的图像, 直接当做矩阵来处理即可, 使用切片的操作就相当于对图像进行了裁剪import cv2
import nu
#include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc
原创
2022-09-08 11:28:00
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导语：前端智能化，就是通过AI/CV技术，使前端工具链具备理解能力，进而辅助开发提升研发效率，比如实现基于设计稿智能布局和组件智能识别等。本文要介绍的是我在前端智能化的实践：通过计算机视觉技术实现自动提取图片中的UI样式的能力。 具体效果如上图，当用户框选图片中包含组件的区域，算法能准确定位组件位置，并有效识别组件的UI样式。样式提取方案本文基于OpenCV-Python实现图像的样式检测，主
1、感兴趣区域ROI//【2】定义一个Mat类型并给其设定ROI区域
Mat imageROI = srcImage1( Rect(200, 250, logoImage.cols, logoImage.rows ));
//【3】加载掩摸（必须是灰度图）
Mat mask = imread( "dota_logo.jpg", 0 );
//【
是说用了一个大佬的代码吗（OpenCV获取不规则区域的最大内切圆（附Python / C++ 源码）），遇到些许问题以及自己的改进首先这个大佬用的方法确实给我极大的帮助我之前使用的指令方式成成的内切圆要么出不来，要么超了，如下改了很久都没有效果，最终看到了大佬的这篇文章，它的核心思路是这样的【1】将目标轮廓/区域提取出来，处理成二值图：目标区域白色(255)，背景黑色(0)，并将目标区域填充为白色
OpenCV长视频截短1.opencv读取视频帧并保存2.opencv大量视频转为帧（c++）3.opencv多帧合成视频（c++）4.opencv多帧合成视频（python）5.opencv多帧合成定长视频（python） 为什么不用pr，剪映，PotPlayer呢？我手残，我不会 还有用这些去搞一条就15帧，1s不到的视频，真是杀鸡用牛刀 1.opencv读取视频帧并保存将长视频打散成一帧
有时,我们只需要对一幅图像的一部分进行处理.本节会教会我们如何定义感兴趣的区域.Getting ready假设我们想合并两个不同大小的图像.例如,我们将下面的小的图标添加到我们的测试图像上:但是使用cv::add函数要求两个图像具有相同的大小.在这个例子中,必须定义感兴趣的区域(ROI)使得cv::add可以被使用.它只会应用在和我们logo图像相同大小的ROI区域.ROI的位置将决定logo图像
引言在利用OpenCV对图像进行处理时，通常会遇到一个情况，就是只需要对部分感兴趣区域进行处理。因此，如何选取感兴趣区域呢？（其实就是“抠图”）。在学习opencv的掩码运算后，尝试实现一个类似halcon的reduce_domain功能，对于实现抠图的过程中，需要掌握的要点就是位运算符和copyTo函数?位运算符的相关API：void bitwise_and(InputArray src1, I
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2023-07-21 21:23:44
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一、批量读取图像并截取所需区域import osimport cv2 for i in range(1,201): if i==169 or i==189: i = i+1 p
原创
2018-09-19 21:23:59
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## Python中图片中感兴趣区域的裁剪
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在Python中实现对图片中感兴趣区域的裁剪。在这个过程中，我们将使用Python的图像处理库Pillow来进行操作。
### 整体流程
下面是整个流程的步骤概览，我们将逐一介绍每个步骤的具体实现：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 打开并加载图片 |
| 2 | 定义感兴趣区域
原创
2023-09-27 19:08:00
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HOG特征一、什么是HOG特征是关于目标区域梯度方向的特征是一个向量 二、如何提取HOG特征图片归一化处理，减弱光线、阴影等影响图像梯度计算，一般用卷积方法，水平模板为[-1,0,1]，竖直模板为[-1,0,1]T，看到这个，很容易联想到边缘检测，实际上，这个梯度很大程度上就代表了图像的边缘轮廓信息统计梯度方向，将目标窗口（win：64*128）继续细分为块（block：16*16），而
软件环境：Qt5.5.1，msvc2012编译器，OpenCV2.4.9处理图像：CCD相机采集的一个绿色光斑，背景色是黑色。（PS：图像存在很多噪声，暂时不做处理）目的：定位光斑所在位置，并裁剪。将实现函数写在Qt一个按键上，点击按键调用函数；1、代码分段解释：IplImage* src = cvLoadImage("D:/1.bmp",-1);
cvSmooth(src,src,CV_BLUR
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2023-07-16 19:25:04
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OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库(主要操作对象是图像)。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。openCV 开源计算机视觉库，专注于从采集到的视觉图像中获取信息，是用机器来理解图像。OpenVX 实现了跨平台加速处理，OpenVX在嵌入式和实时性系统中可以更好地发挥它的优势，在某些场合
opencv版本: opencv3.4.1目录 1. 二值化(阈值化)1.1 OTSU阈值化1.2 固定阈值化1.3 自适应阈值化1.4 双阈值化1.5. 半阈值化2. 感兴趣区域提取 1. 二值化(阈值化) 计算复杂度: 二值化图像<灰度图像<彩色图像; 一幅图
Android和Java通性之OpenCV（图像处理综合）OpenCV大部分代码是用C写的，包括算法，只有部分是用Java写的，也是一个跨平台的计算机视觉库。在这篇博客主要是看Java实现的那部分，如果要实现比较特殊的，或者自己实现算法，就得用JNI Java调用C来实现。当然大部分Java实现的算法也是通过调用C实现的，但是大部分C没有做Java封装。Android OpenCV项目结构：&nb
在图像处理领域，有一个非常重要的名词ROI。
什么是ROI？
它的英文全称是Region Of Interest，对应的中文解释就是感兴趣区域。
感兴趣区域，就是我们从图像中选择一个图像区域，这个区域就是图像分析所关注的焦点。我们圈定这个区域，那么我们要处理的图像就从大图像变为一个小图像区域了，这样以便进行进一步处理，可以大大减小处理时间。
定义ROI区域有两种方法：
第一种，指定矩形的坐标，并且
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2020-12-23 11:46:00
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最近几天学习了好多opencv里有关轮廓查找与绘制的函数，想做一下整理，把所有学的函数列出来，以便于统一思考一下，怎样充分的运用它们做一些自己想做的事情。就比如我最近参加一个比赛，负责做我们项目里的动作行为识别，轮廓识别就是首当其冲的一个研究点。今天把它们列在这里，也希望可以帮到各位博客友人，以便于思考解决你们想做的事情。1、什么是轮廓？轮廓可以简单认为成将连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有
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2023-11-06 13:01:45
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外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-gRP
原创
2022-09-04 09:21:55
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