方法一：使用輪廓

步驟1

"""src為原圖"""ROI = np.zeros(src.shape, np.uint8)   #感興趣區(qū)域ROIproimage = src.copy()     #復(fù)制原圖"""提取輪廓""" proimage=cv2.cvtColor(proimage,cv2.COLOR_BGR2GRAY)          #轉(zhuǎn)換成灰度圖proimage=cv2.adaptiveThreshold(proimage,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY_INV,7,7)            proimage,contours,hierarchy=cv2.findContours(proimage,cv2.RETR_CCOMP,cv2.CHAIN_APPROX_NONE) #提取所有的輪廓  

步驟2

"""ROI提取"""cv2.drawContours(ROI, contours, 1,(255,255,255),-1)    #ROI區(qū)域填充白色，輪廓ID1ROI=cv2.cvtColor(ROI,cv2.COLOR_BGR2GRAY)          #轉(zhuǎn)換成灰度圖ROI=cv2.adaptiveThreshold(ROI,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY_INV,7,7)                   #自適應(yīng)閾值化imgroi= cv2.bitwise_and(ROI,proimage)            #圖像交運算 ，獲取的是原圖處理——提取輪廓后的ROI2.#imgroi = cv2.bitwise_and(src,src,mask=ROI) 3.#imgroi = ROI & src 無需灰度+閾值，獲取的是原圖中的ROI

方法二

img1 = cv2.imread('roi.jpg')roi = img1[0:rows, 0:cols ]

以上這篇Python+OpenCV感興趣區(qū)域ROI提取方法就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持武林站長站。