也就是在一张照片里,已知有个长方形的物体,但是经过了透视投影,已经不再是规则的长方形,那么如何提取这个图形里的内容呢?这是个很常见的场景,比如在博物馆里看到一幅很喜欢的画,用手机找了下来,可是回家一看歪歪斜斜,脑补原画内容又觉得不对,那么就需要算法辅助来从原图里提取原来的内容了。不妨把应用的场景分为以下: 
           纸张四角的坐标(图中红点)            
                
         
            
            
            
            # 使用 OpenCV Python 获取 ROI(感兴趣区域)
在计算机视觉和图像处理领域,ROI(Region of Interest)指的是图像中我们关注的特定区域。在 OpenCV 中,获取 ROI 是一个常见的操作。通过获取 ROI,你可以对图像的特定部分进行处理,例如裁剪、滤波或分析。
## 流程概述
下面是获取 ROI 的主要步骤:
| 步骤 | 描述 |
| ---- |            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-09-24 05:55:24
                            
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            ROI:Region Of Interest(感兴趣区域)作用:有时候需要一个函数只在图像的某个部分起作用,opecv内嵌了一个精致而又简洁的机制:可以定义图像的子区域,并把这个子区域当作普通图像进行操作——也就是感兴趣区域。通过示例进行演示:1、思路:将一个小图像复制到一个大图像上去(下面的图1,源自《opencv计算机视觉编程攻略,第三版》,图2,网上搜的狗子的图,得是灰度图像嗷)注:需要插入            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录摘要感兴趣区域ROI定义ROI区域ROI_AddImage()函数示例程序原图方法一显示结果方法二显示结果 摘要感兴趣区域ROIROI(region of interest),这个区域是图像分析所关注的重点。我们圈定这个区域,以便进行进一步处理。优点:使用ROI定想读入的目标,可以减少处理时间,增加精度,给图像处理来带不小的便利。定义ROI区域注意:图像坐标是先说列(长),再说行(宽),            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、设定感兴趣区域——ROI(region of interest)  在图像处理领域,我们常常需要设置感兴趣区域(ROI,region of interest),来专注或者简化我们的工作过程 。也就是从图像中选择的一个图像区域,这个区域是我们图像分析所关注的重点。我们圈定这个区域,以便进行进一步处理。而且,使用ROI指定我们想读入的目标,可以减少处理时间,增加精度,给图像处理来带不小的便利。&n            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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,并且规定好他的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            但转换成后续所需要的接口数据类型(const void* const)之后,处理结果错误。提醒大家,获取感兴趣区域图像的方式要注意!!! 做图像处理时,以自己开展的具体项目中的处理为例,得到原图感兴趣区域的cv::Rect区域之后,需要将人眼感兴趣区域单独获取以后续处理,如进一步检测瞳孔中心、瞳孔半径、光斑中心等。例如:cv::Mat SrcCalibrationImg为原图像(1280            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            OpenCV中ROI ROI(region of interest),也就是感兴趣区域,如果你设置了图像了ROI,那么在使用OpenCV的函数的时候,会只对ROI区域操作,其他区域忽略。举个例子:原图:现在要将这幅图的蓝色通道加150如果没有设置ROI,则函数作用在这个图像上,整个图像的所有像素的蓝色通道都会被加上150但是现在我设置了ROI,Rect  ROI(0,100,width/            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1 ROI概念      ROI是region of interest首字母的简写,翻译为感性趣的区域,其对象时图像。      对于图像,其实就是一个二维数组,只不过这个二维数组有点特殊,它有头信息,在头信息里会有描述这个二维数组的大小、图片类型和数组元素的数据类型等。下面是一张从官方教程里获取的一张辅助理解的图片。上面的图片只是一张灰            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            OpenCV 外接矩形与最小外接矩形          由于项目的需要,在找目标时需要将目标图像“抠”下来,作为下一步骤的输入图像。当目标区域的最小外接矩形没有倾斜时还好,直接用OpenCV的cv::Rect,取ROI就可以了;但是如果目标区域的最小外接矩形有倾斜角度时,就不好搞了,OpenCV中没有这样的函数,需要自己想办法去提取。       需要将图1中的目标“书”,提取出来,提取后的结果图            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2021-12-31 09:56:56
                            
                                4569阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            OpenCV是处理图像的,是CV(Computer Vision)领域的开源库。OpenCV是C++开发的,但现在主流的AI语言是Python,我们就以它的Python库为基础,来学习OpenCV。       图像处理简单说就是输入图像文件,处理图像数据,输出图像文件。我们也就从这个流程入手。1 读取文件retval=cv2.imread(filename[,flags]) 这里[]内的都是非必            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-02-13 22:03:18
                            
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            1. IPIImage 使用介绍IplImage是OpenCV中CxCore部分基础的数据结构,用来表示图像,其中Ipl是Intel Image Processing Library的简写。以下是IplImage的结构分析。参见:OpenCV中文网站typedef struct _IplImage
    {
        int  nSize;         /* IplImage大小 */            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-10-15 08:30:19
                            
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            系统:window 10记录一下实现第一个openVR带界面程序的过程。刚装好系统,啥都没有。这也算真正的从零开始了把。openVR的界面项目是指openVR源码中的helloworld overlay工程,这个工程能在沉浸式环境下显示一个Qt的窗口。一、硬件资源准备既然做openVR,那么至少需要一台VR设备,我这里使用的是oculus Rift。二、软件资源准备1.visual studio首            
                
         
            
            
            
            # Python OpenCV ROI实现教程
## 引言
在图像处理中,ROI(Region of Interest)指的是对图像中某个特定区域的感兴趣部分进行处理。在使用Python和OpenCV进行图像处理时,实现ROI功能可以帮助我们更加高效地处理图像。本教程将向你介绍如何使用Python和OpenCV实现ROI功能。
## 整体流程
下面是实现ROI功能的整体流程:
| 步骤            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-09-30 12:35:25
                            
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            在以前介绍IplImage结构的时候,有一个重要的参数——ROI。ROI全称是”Region Of Interest”,即感兴趣的区域。实际上,它是IPL/IPP(这两个是Inter的库)结构IplROI的实例。IplROI包含xOffset、yOffset、height、width和coi成员变量。其中COI代表channel of interest(感兴趣的通道)。ROI的思想是:一旦设定RO            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-08-02 12:42:41
                            
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            1. int cvNamedWindow(const char* name,int flags=CV_WINDOW_AUTOSIZE)  创建窗口函数 
  name:表窗口的名字,此名称显示在窗口的顶部 
 
  flags:用来表示是否需要使窗口大小自动适应度入的图像大小,其有效值分别是0和默认值CV_WINDOW_AUTOSIZE.如果是CV_WINDOW_AUTOSIZE,表示窗            
                
         
            
            
            
            什么是OpenCV切边?七月份刚毕业的时候,在淘宝上花了15块买了份Open CV的盗版视频。下载下来发现是51CTO的收费视频,想着这么贵讲的应该还不错,然后就学习了下。这个老师叫贾志刚,我喜欢叫他沙雕老师,因为,讲的实在是太沙雕了。在第一部分的课里,净在讲骚话。从高数到语文,从历史到政治,不仅教你背古诗还教你撩妹!说骚话张口就来,一讲到硬核的部分就emmm...真是服气。听不懂也没办法只能在网            
                
         
            
            
            
            目录 简单阈值处理方法效果 OTSU算法原理优点案例效果 TRANGLE算法原理OTSU的区别案例效果 简单阈值处理方法ret,dst = cv2.threshold(src,thresh,maxval,type)ret:返回的阈值dst:返回的图像src:已通过cv2,read获取的图片thresh:设定的阈值 一般为127 为0~255的中间maxval            
                
         
            
            
            
            opencv 05 彩色RGB像素值操作 RGB 模式的彩色图像在读入 OpenCV 内进行处理时,会按照行方向依次读取该 RGB 图像的 B 通道、G 通道、R 通道的像素点,并将像素点以行为单位存储在 ndarray 的列中。例如, 有一幅大小为 R 行×C 列的原始 RGB 图像,其在 OpenCV 内以 BGR 模式的三维数组形式存储, 如图 2-7 所示 可以使用表达式访问数组内的值。            
                
         
            
            
            
            plot.h 头文件使用说明 ploth 头文件使用说明功能说明使用CPlotPlot注 功能Matlab style plot functions for OpenCV  author libing64 && Jack Dong  原代码地址 : https://github.com/libing64/CPlot  我修改完善后的地址:https://github.com/jac            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-09-02 19:26:56
                            
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