文章目录
- 相关链接
- 运行环境
- 前言
- ROI
- 颜色区域分割
- 颜色通道合并
相关链接
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CSDN标题里个括号对应视频的分P
OpenCV+Python CSDN专栏
Gitee 项目地址
运行环境
- Python:3.11.5
- Anaconda:23.7.4
- IDE:vscode
- 运行环境:Windows
- OpenCV:4.8.1
Python+OpenCV 零基础学习笔记(1-3):anaconda+vscode+jupyter环境配置
前言
ROI简单来说就是截取区域。本章来了解以下OpenCV如何简单的截取ROI。
ROI
ROI就是局部图像处理
#%%
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npinput_img={}input_img['rgb'] = cv2.imread('Resource\cat.png')
# 截取ROI区域
input_img['roi'] = input_img['rgb'][0:50,0:200]
# 展示ROI区域
cv2.imshow('roi',input_img['roi'])
cv2.waitKey(0)
运行结果
颜色区域分割
#%%
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npinput_img={}input_img['rgb'] = cv2.imread('Resource\cat.png')
# 截取ROI区域
input_img['roi'] = input_img['rgb'][0:50,0:200]
# 展示ROI区域
# cv2.imshow('roi',input_img['roi'])# 截取颜色通道
b,g,r = cv2.split(input_img['rgb'])
# 将RGB更新到字典中
input_img.update({'r':r,'g':g,'b':b
})
# 展示BGR画面
cv2.imshow('b',input_img['b'])
cv2.imshow('g',input_img['g'])
cv2.imshow('r',input_img['r'])cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
颜色通道合并
#%%
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npinput_img={}input_img['rgb'] = cv2.imread('Resource\cat.png')
# 截取ROI区域
input_img['roi'] = input_img['rgb'][0:50,0:200]
# 展示ROI区域
# cv2.imshow('roi',input_img['roi'])# 截取颜色通道
b,g,r = cv2.split(input_img['rgb'])
# 将RGB更新到字典中
input_img.update({'r':r,'g':g,'b':b
})
# 展示BGR画面
# cv2.imshow('b',input_img['b'])
# cv2.imshow('g',input_img['g'])
# cv2.imshow('r',input_img['r'])# 将BGR合并
input_img['merge']= cv2.merge((input_img['b'],input_img['g'],input_img['r']))print(input_img['merge'])
cv2.imshow('merge',input_img['merge'])cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()