# 使用Python消除图片黑色背景并提取ROI (OTSU法)
在图像处理领域，许多应用需要从图像中提取出感兴趣的区域（Region of Interest，ROI）。当我们处理图像时，经常会遇到黑色背景的情况，这会影响到后续的分析与处理。本文将介绍如何利用 Python 和 OpenCV 库，通过 OTSU 方法去除黑色背景并提取 ROI。
## OTSU法简介
OTSU 方法是一种自动
原创
2024-08-19 07:37:39
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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。
## Python设置图片ROI
### 引言
在计算机视觉和图像处理领域，ROI（Region of Interest）指的是我们在图像中感兴趣的特定区域。在Python中，我们可以使用OpenCV库来设置图像ROI。本文将介绍如何在Python中实现设置图像ROI的方法，并提供详细的代码示例和注释。
### 整体流程
下面是设置图像ROI的整体流程，我们可以使用表格展示每个步骤及其对应的代
原创
2023-09-09 07:41:31
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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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2024-05-30 08:08:38
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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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2024-05-17 16:14:12
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不规则ROI的提取作者：寂寞的小乞丐 在网上看到基于opencv3.0之前的API实现不规则ROI的提取，我自己试了一下发现opencv3.0不行，第一想法是我写的有问题，最后发现是API的改版。原理很简单。目标：提取黑线作为ROI 原理：先滤波-->>灰度化-->>二值化-->>边缘提取-->>寻找图像轮廓-->>轮
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2023-11-07 21:07:35
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本文为挪威北极圈大学（作者：Mike Voets）的硕士论文，共68页。我们的目标是深入了解开发和部署一种深度学习算法，使生物医学图像分析自动化。我们将医学档案系统中的敏感数据匿名化，尝试复制和进一步改进已发布的方法，并扩展我们的算法以支持大规模分析。具体来说，我们的贡献如下。我们撰写了一种乳房X光片的匿名检测算法，并编写了一个乳腺癌检测的专用脚本。这个脚本将用于一个更大的项目，用于从挪威所有的筛
在计算机视觉领域中，使用Python的OpenCV库进行图像处理和叠加已经成为一种非常流行的技术。本文将详细解析如何实现Python OpenCV中的ROI（Region of Interest）叠加图片功能，从背景描述到扩展讨论，涵盖了相关的技术原理、架构解析、源码分析、性能优化及潜在的扩展。
## 背景描述
计算机视觉应用中，ROI通常被定义为图像中最感兴趣的部分。在许多图像处理操作中，我
# Python图像轮廓ROI区域提取方法
在图像处理中，提取感兴趣区域（ROI）是一项常见的任务。图像的边缘轮廓是图像中的重要特征，通过提取图像的轮廓可以实现对图像中特定区域的提取和定位。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库来实现图像轮廓ROI区域的提取方法。
## 图像轮廓提取
在图像处理中，轮廓是图像中具有相同颜色或强度的连续像素点的边界。OpenCV库提供了`cv2.fin
原创
2024-06-24 04:41:14
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看了原视频网站的教学视频，感觉内容讲解深入浅出，为加深个人理解，总结如下。0.学习思路 Requests库：自动爬取HTML页面，自动网络请求提交。 Robots.text: 网络爬虫排除标准。 Beautiful Soup: 解析HTML页面。 project1: 2019年中国最好大学排名爬取1.Requests库 安装方式同一般Python库的安装：Windows系统打开cmd，输入pip
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2023-07-07 16:52:04
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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
1 引言最近无意中看到有同学对图像进行分割后,形成拼图效果,如下图所示:猛然一看,感觉很酷炫有木有.既然我们是专门搞图像的,那我们就来研究下如何使用Python-Opencv来实现上述效果吧.2 分析上述问题,主要目的就是将图像切成一块一块的正方形,考虑相邻正方形之间是否留有空白,以及是否对不能整除的图像进行空白填充,我们可以得到四种切分方式.2.1 不考虑间隔,忽略不能整除部分这种模式下,相邻正
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2024-05-30 08:34:59
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什么是ROIROI是英文Region Of Interest的三个首字母缩写，很多时候我们对图像的分析就是对图像特定ROI的分析与理解，对细胞与医疗图像来说，ROI提取正确才可以进行后续的分析、测量、计算密度等，而且这些ROI区域往往不是矩形区域，一般都是不规则的多边形区域，很多OpenCV初学者都不知道如何提取这些不规则的ROI区域。其实OpenCV中有个非常方便的API函数可以快速提取各种非正
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2024-05-14 09:16:03
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// opencv2.cpp : Defines the entry point for the console application. // #include "stdafx.h" #include <highgui.h> #include <cv.h> #include <iostream> using n
原创
2014-02-27 14:26:00
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ImageAI可以让程序员和软件开发者只用几行代码，就能轻易地把最先进的计算机视觉技术整合到他们现有的以及新的应用程序里面。
用ImageAI实现目标检测，你只需要以下步骤：
安装Python
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2023-08-03 23:45:59
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1. 介绍介绍使用 python 进行图像的文字识别，将图像中的文字提取出来，可以帮助我们完成很多有趣的事情。2. 必备工具tesseract-ocr下载地址： https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wikitesseract-ocr 是一个开源的图片OCR识别库， 功能及其强大，支持多国语言。更高级的用法，它还支持机器学习算法，通过训练的方式，使OCR
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2023-06-19 15:14:45
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大家好，我是陈序不懂程序。人工智能时代，python 这门简单易学的编程语言变得更加热门。个人认为 Python 最大的优势在于类库生态丰富，很多工具都有现成的开源项目，比如 AI 工具、文件处理工具等。虽然我们未必有时间深入学习 Python，但还是要学习下如何运行这些开源项目，丰富自己的 “弹药库”。这篇文章分享一位 Java 开发者 - 勇哥（作者认为自己是 python 小白），花了两个小
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2024-07-20 20:35:00
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这是「进击的Coder」的第 793 篇技术分享作者：Ckend
如果你有从 PDF 中批量提取表格的需求，那么这篇文章就是你的福音。Python 第三方模块 Camelot 能够精准识别 PDF 中的表格信息，并提取为 pandas 数据结构，而且还能导出为多种格式：JSON，Excel，HTML 和 Sqlite。下面给大家介绍这个模块的使用方法：1.准备开始之前，你要
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2024-05-10 00:39:44
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# 图像ROI区域提取深度学习
在计算机视觉领域，ROI（region of interest）指的是图像中感兴趣的区域。提取ROI区域是很多图像处理任务的基础，比如目标检测、图像分割等。近年来，深度学习技术的发展使得ROI区域提取更加高效和精确。本文将介绍如何利用深度学习来提取图像中的ROI区域，并给出相应的代码示例。
## 深度学习在ROI区域提取中的应用
深度学习技术在图像处理领域取得
原创
2024-06-22 03:36:27
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前言前面试着提取了Kinect的彩色数据：Kinect学习（三）：获取RGB颜色数据。这次，要试着提取深度数据。Depth Map（深度图）是包含与视点的场景对象的表面的距离有关的信息的图像或图像通道。其中，Depth Map 类似于灰度图像，只是它的每个像素值是传感器距离物体的实际距离。通常RGB图像和Depth图像是配准的，因而像素点之间具有一对一的对应关系。代码先上代码。#include &
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2023-12-31 13:18:21
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