OpenCV的基礎(chǔ)是處理圖像，而圖像的基礎(chǔ)是矩陣。
因此，如何使用好矩陣是非常關(guān)鍵的。
下面我們通過一個具體的實例來展示如何通過Python和OpenCV對矩陣進行操作，從而更好地實現(xiàn)對圖像的處理。

ROI（Region of Interest）是指圖像或視頻中被選取或感興趣的特定區(qū)域。ROI可以用矩形、圓形、多邊形等形狀表示，它定義了我們感興趣的區(qū)域，并且通常是通過圖像處理或計算機視覺技術(shù)進行分析、操作或提取特征。

在計算機視覺、圖像處理和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，ROI通常用于以下幾個方面：

1. 目標(biāo)檢測與識別：在目標(biāo)檢測任務(wù)中，我們首先需要確定感興趣的區(qū)域，即ROI，在圖像中是否存在目標(biāo)物體。一旦找到ROI，我們可以通過使用特定的算法或模型來識別目標(biāo)。

2. 特征提取與描述：ROI提供了一個特定區(qū)域，可以用于提取感興趣的特征。通過只關(guān)注ROI中的圖像信息，可以降低計算成本，并且可以提高對特定物體或特征的提取準(zhǔn)確性。

3. 圖像分割與背景提?。篟OI可以用于圖像分割，將圖像分成不同的區(qū)域或?qū)ο蟆Ｍㄟ^選擇ROI，可以將注意力集中在圖像中的特定區(qū)域上，并更好地區(qū)分背景和前景。

4. 圖像增強與修復(fù)：ROI可以用于在圖像處理過程中應(yīng)用各種增強或修復(fù)技術(shù)。通過選擇ROI，可以通過改變特定區(qū)域的對比度、亮度、色彩等來改善圖像的質(zhì)量。

總結(jié)來說，ROI是指在圖像或視頻處理中，根據(jù)我們的需求或任務(wù)，在圖像中選取出感興趣的特定區(qū)域，以便進行后續(xù)的分析、操作或特征提取等。

Python實現(xiàn)獲取ROI

在圖像處理過程中，我們可能會對圖像的某一個特定區(qū)域感興趣，該區(qū)域被稱為感興趣區(qū)域（Region of Interest，ROI）。在設(shè)定感興趣區(qū)域ROI后，就可以對該區(qū)域進行整體操作。
Python實現(xiàn)代碼如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Feb 15 21:54:35 2024

@author: 李立宗

公眾號：計算機視覺之光

知識星球：計算機視覺之光

"""

import cv2

# 讀取lena圖像
lena = cv2.imread('lena512g.bmp')

# 選取[200:400, 200:400]范圍內(nèi)的子圖像
sub_image = lena[200:400, 200:400]

# 顯示原始圖像
cv2.imshow('original', lena)


# 顯示選取的子圖像
cv2.imshow('ROI', sub_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

輸出

運行上述程序，得到的最終實現(xiàn)效果如下所示：
從圖中可以看到，左側(cè)是ROI，截取的是原始圖像中的部分區(qū)域。

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我的圖書

下面兩本書歡迎大家參考學(xué)習(xí)。

OpenCV輕松入門

李立宗，OpenCV輕松入門，電子工業(yè)出版社，2023
本書基于面向 Python 的 OpenCV(OpenCV for Python)，介紹了圖像處理的方方面面。本書以 OpenCV 官方文檔的知識脈絡(luò)為主線，并對細(xì)節(jié)進行補充和說明。書中不僅介紹了 OpenCV 函數(shù)的使用方法，還介紹了函數(shù)實現(xiàn)的算法原理。

在介紹 OpenCV 函數(shù)的使用方法時，提供了大量的程序示例，并以循序漸進的方式展開。首先，直觀地展示函數(shù)在易于觀察的小數(shù)組上的使用方法、處理過程、運行結(jié)果，方便讀者更深入地理解函數(shù)的原理、使用方法、運行機制、處理結(jié)果。在此基礎(chǔ)上，進一步介紹如何更好地使用函數(shù)處理圖像。在介紹具體的算法原理時，本書盡量使用通俗易懂的語言和貼近生活的實例來說明問題，避免使用過多復(fù)雜抽象的公式。

本書適合計算機視覺領(lǐng)域的初學(xué)者閱讀，包括在校學(xué)生、教師、專業(yè)技術(shù)人員、圖像處理愛好者。
本書第1版出版后，深受廣大讀者朋友的喜愛，被很多高校選為教材，目前已經(jīng)累計重印9次。為了更好地方便大家學(xué)習(xí)，對本書進行了修訂。

計算機視覺40例

李立宗，計算機視覺40例，電子工業(yè)出版社，2022
近年來，我深耕計算機視覺領(lǐng)域的課程研發(fā)工作，在該領(lǐng)域尤其是OpenCV-Python方面積累了一點兒經(jīng)驗。因此，我經(jīng)常會收到該領(lǐng)域相關(guān)知識點的咨詢，內(nèi)容涵蓋圖像處理的基礎(chǔ)知識、OpenCV工具的使用、深度學(xué)習(xí)的具體應(yīng)用等多個方面。為了更好地把所積累的知識以圖文的形式分享給大家，我將該領(lǐng)域內(nèi)的知識點進行了系統(tǒng)的整理，編寫了本書。希望本書的內(nèi)容能夠?qū)Υ蠹以谟嬎銠C視覺方向的學(xué)習(xí)有所幫助。
本書以O(shè)penCV-Python（the Python API for OpenCV）為工具，以案例為載體，系統(tǒng)介紹了計算機視覺從入門到深度學(xué)習(xí)的相關(guān)知識點。
本書從計算機視覺基礎(chǔ)、經(jīng)典案例、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、人臉識別應(yīng)用等五個方面對計算機視覺的相關(guān)知識點做了全面、系統(tǒng)、深入的介紹。書中共介紹了40余個經(jīng)典的計算機視覺案例，其中既有字符識別、信息加密、指紋識別、車牌識別、次品檢測等計算機視覺的經(jīng)典案例，也包含圖像分類、目標(biāo)檢測、語義分割、實例分割、風(fēng)格遷移、姿勢識別等基于深度學(xué)習(xí)的計算機視覺案例，還包括表情識別、駕駛員疲勞監(jiān)測、易容術(shù)、識別年齡和性別等針對人臉的應(yīng)用案例。
在介紹具體的算法原理時，本書盡量使用通俗易懂的語言和貼近生活的示例來說明問題，避免使用復(fù)雜抽象的公式來介紹。
本書適合計算機視覺領(lǐng)域的初學(xué)者閱讀，適于在校學(xué)生、教師、專業(yè)技術(shù)人員、圖像處理愛好者使用。

文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-834831.html

到了這里，關(guān)于計算機視覺基礎(chǔ)【OpenCV輕松入門】：獲取圖像的ROI的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！