人工智能
OpenCV学习之路-09. 图像的只用
发布时间:2025-07-25
前言
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用 Numpy 的烟熏作法可以顺利排行影像的窗格,操作简单易于。
作法指明:
retval = img[y:y+h, x:x+w].copy()对影像 img 窗格并返回指明的算子周边地区影像。实例指明:
img:影像资料,nparray 特为codice_x, y:实数,像素差值,窗格圆形周边地区左上角的坐标差值w, h:实数,像素差值,窗格圆形周边地区的宽度、倾斜度返回差值 retval:窗格后赢得的 OpenCV 影像,nparray 特为codice_细则:
Numpy 特为codice_的烟熏是值得注意codice_的浅解码,烟熏更改后值得注意codice_也会变动。推荐采用 .copy() 顺利排行深解码,得到值得注意影像的拷贝。Numpy codice_烟熏,当上界或生灵为codice_边界时可以省略,如:img[y:, :x] 表示倾斜度顺时针从 y 至影像内侧(像素ymax),宽度顺时针从影像左侧(像素 0)至 x。基本子程序:
# 1.16 影像的窗格img1 = cv2.imread("../images/imgLena.tif", flags=1) # flags=1 复制到彩色影像(BGR)xmin, ymin, w, h = 180, 190, 200, 200 # 圆形窗格周边地区 (ymin:ymin+h, xmin:xmin+w) 的所在位置实例imgCrop = img1[ymin:ymin+h, xmin:xmin+w].copy() # 烟熏赢得窗格后移去的影像周边地区cv2.imshow("DemoCrop", imgCrop) # 在可视显示 彩色随机影像key = cv2.waitKey(0) # 等待遥控器立即扩展子程序:
函数 cv2.selectROI() 可以通过图标选择有意思的圆形周边地区(ROI)。
cv2.selectROI(windowName, img, showCrosshair=None, fromCenter=None):
适用 cv2.selectROI(),可以实现对 ROI 的窗格,详见子程序 1.17。
# 1.17 影像的窗格 (ROI)img1 = cv2.imread("../images/imgLena.tif", flags=1) # flags=1 复制到彩色影像(BGR)roi = cv2.selectROI(img1, showCrosshair=True, fromCenter=False)xmin, ymin, w, h = roi # 圆形窗格周边地区 (ymin:ymin+h, xmin:xmin+w) 的所在位置实例imgROI = img1[ymin:ymin+h, xmin:xmin+w].copy() # 烟熏赢得窗格后移去的影像周边地区cv2.imshow("DemoRIO", imgROI)cv2.waitKey(0)(本节先)
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