这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了OpenCV实战（3）——图像感兴趣区域。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
在实际应用场景下，图像处理函数有时只需要应用于图像的部分区域。OpenCV 中使用了一种优雅而简单的机制来定义图像中的子区域并将可以将其视为常规图像进行操作。本节中，我们将学习如何定义图像内的感兴趣区域 (region of interest, ROI)。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-483505.html
为了说明如何定义感兴趣区域 (region of interest, ROI)，我们将一个尺寸较小图像复制到一个更大的图像上。例如，我们要将以下 OpenCV logo 插入到测试图像中：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-483505.html
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最近做目标检测任务的时候，需要对固定区域的内容进行检测，要用到opencv的mask操作，选择图片固定的区域 可以对ROI检测香烟，检测之后在ROI的香烟上画上框，再roi+background得到完整图片
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本书京东优惠购书链接：https://item.jd.com/14098452.html 写作背景 编写本书的初衷，源自作者学习数字图像处理的经历。 在创新实验班开设的专业创新教育课程中，我选择的是数字图像处理方向。老师向我推荐的教材是冈萨雷斯的《数字图像处理》。学习的开始阶段非常困难。教
Baumer工业相机堡盟相机是一种高性能、高质量的工业相机，可用于各种应用场景，如物体检测、计数和识别、运动分析和图像处理。 Baumer的万兆网相机拥有出色的图像处理性能，可以实时传输高分辨率图像。此外，该相机还具有快速数据传输、低功耗、易于集成以及高度可
Python 3.8.8 PyCharm 2021 opencv-python 区域生长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成区域。具体先对每个需要分割的区域找一个种子像素作为生长的起点，然后将种子像素周围邻域中与种子像素具有相同或相似性质的像素（根据某种事先确定的生长或相似准则来判定
ROI，感兴趣区域（region of interest)，截取图像 方法1：使用Rect 方法2：使用Range 注：Mat类型中copyTo函数和clone函数和赋值操作符操作。 3.1.1，代码1(copyTo,类型+尺寸相同) 指针版 3.1.2，打印结果 src.isContinuous=1 src.type=16 srcROI - Memery Address:000000EF810FF980 srcROI - Memery Address:000000EF810FF98
案例：加载一张彩色图片，并截取其中的部分输出。
有时候整幅图像需要采取局部，如何进行采取呢。方案如下： 确定裁剪区域的大下 将原图copy一份，原图备用，防止损坏 将copy的图进行裁剪 原图： copy图及需要裁剪的部分： 裁剪图：
图像的连通域是指图像中具有相同像素值并且位置相邻的像素组成的区域，连通域分析是指在图像中寻找出彼此互相独立的连通域并将其标记出来 。提取图像中不同的连通域是图像处理中较为常用的方法，例如在车牌识别、文字识别、目标检测等领域对感兴趣区域分割与识别
问题描述： 在进行图像分割时，由于分割效果不够理想，使得两相邻区域间存在未分割的情况。如果使用合并boundingBox的方式来处理，势必又会引入更多无关的区域，从而增加了分割的难度。因此本文考虑对两区域进行连接并寻找连接后的凸包，从而实现相邻区域合并，以便
