框选ROI区域并提取灰度均值图像

2024-11-01

OpenCV计算机视觉学习（1）——图像基本操作（图像视频读取，ROI区域截取，常用cv函数解释）

1,计算机眼中的图像我们打开经典的 Lena图片,看看计算机是如何看待图片的: 我们点击图中的一个小格子,发现计算机会将其分为R,G,B三种通道.每个通道分别由一堆0~256之间的数字组成,那OpenCV如何读取,处理图片呢,我们下面详细学习. 2,图像的加载,显示和保存我们看看在OpenCV中如何操作: import cv2 # 生成图片 img = cv2.imread("lena.jpg") # 生成灰色图片 imgGrey = cv2.imread("lena.j

02-人脸识别-基于MTCNN，框选人脸区域-detect_face

(本系列随笔持续更新) 这部分代码是基于参考中的链接,修改后适用于TensorFlow1.6.0版本的代码.由于TensorFlow的频繁更新,所以不一定支持后续新或者就版本,特此说明. 程序的最初版,来自“山人7” [参考1,参考2],但是在新的TensorFlow下面不能直接运行. 修改后版本,来自ShyBigBoy,[参考3,参考4],可以在TensorFlow1.6.0上运行. 代码:detect_face.py """ Tensorflow implementati

01-人脸识别-基于MTCNN，框选人脸区域-detect_face_main

(本系列随笔持续更新) 搭建要求详细的搭建过程在参考资料1 中已经有啦. TensorFlow 1.6.0 OpenCV 2.4.8 仅仅是加载和读取图片的需要 Ubuntu 14.04 64bits 代码:加载图片,找出人脸.运行依赖detect_face.py import cv2 import detect_face import matplotlib.pyplot as plt import math from scipy import misc img = misc.imread(

肺结节CT影像特征提取（五）——肺结节CT影像ROI区域灰度直方图及其图形化

在博客肺结节CT影像特征提取中,已经实现了肺结节的灰度.纹理和形态特征的提取.但是,对于进一步了解ROI区域像素值或者说CT值的分布来说,还存在一定的不足,不能够很好的显示ROI区域. 因此,本文将进一步对ROI区域进行处理,实现ROI区域的图形化显示.主要包含灰度直方图和ROI区域图形化. 1.1 ROI区域灰度直方图灰度直方图是描述像素值分布的一种图形,根据灰度级各个值的像素分布比例所画出的一种直方图.这里,为了更加直观看到每个灰度级像素的个数,横轴采用灰度级,纵轴为像素个数. 根据前几

【opencv学习笔记】SetImageROI函数设置ROI区域的作用及用法

虽然先前知道ROI区域是感兴趣区域,但是真正看到调用了OpenCV的cvSetImageROI函数时,并不知道它的作用,所以还是单独写了一段代码对这个函数进行探究. OpenCVchm文档中对cvSetImageROI函数的介绍如下: void cvSetImageROI( IplImage* image, CvRect rect );image 图像. rect ROI 矩形. 函数 cvSetImageROI 基于给定的矩形设置图像的 ROI(感兴趣区域) . 如果ROI是NULL 并且

一种在视频OBJECT标签上放置均分四个区域的框选方法

一般在视频区域中做框样式,作应由视频插件自己来实现,但是出于其它一些原因自己琢磨了一个使用HTML标签来实现框选区域的方法,按照行外应该属于笨方法,虽然有点笨,可能在其他方面有借鉴意义,在这里拿出来跟大家分享. 对于一个视频插件OBJECT,每个边从中间点均分两份, 两个相对边的中间点之间的连线也按中间点分为两份,对于每一份定义一个div标签与其对应,为了保证每份的长度不写死,使其依赖于边的宽和高,定义每份的长度为 50%,宽度定义为1px. 使用绝对定位将每份的div,对应到视频对象的边上.

excel如何快速实现数据区域的框选

这里会存在2个情况,一个是快速的选择一行或者一列的数据,另外一个是快速的选择一块的数据(数据区域) 1.当有上万条数据时,怎么快速的选择一行或一列的数据? 方法:将鼠标放在需要选择的数据区域的开头位置,再按住“ctrl+shift”组合键,按“上”,“下”,“左”,“”右方向键即可,可以快速的实现框选一行或者一列的数据或多行数据 2.如何快速的选择数据块? 方法:首先鼠标单击数据块中的任何一个位置,然后按“ctrl+a”组合键即可.

Python 图像处理 OpenCV （3）：图像属性、图像感兴趣 ROI 区域及通道处理

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」图像属性图像属性包括行数,列数和通道数,图像数据类型,像素数等. 1. 形状:shape 图像的形状可以通过 shape 关键字进行获取,使用 shape 关键的后,获取的信息包括行数.列数.通道数的元祖. 需要注意的是,如果是灰度图片,只会返回图像的行数和列数,而彩色图片才会图像的行数.列数和通道数. 示例如

C++ 中利用 Opencv 得到不规则的ROI 区域(已知不规则区域)

因为需要,之前写了一个利用mask 得到不规则ROI 区域的程序. 现在需要修改,发现自己都看不懂是怎么做的了.. 所以把它整理下来. 首先利用鼠标可以得到你想要的不规则区域的顶点信息.具体这里不再描述. setMouseCallback("setROIParking_Image", on_MouseHandle, (void*)&SrcImage); 得到不规则区域的顶点之后之后,接下来生成mask. 具体程序如下 void Image::GetROImage() {

js实现鼠标拖动框选元素小狗

方法一: <html> <head></head> <style> body{padding:100px;} .fileDiv{float:left;width:100px;height:100px;text-align:center;line-height:100px;font-size:12px;border:1px solid #ccc;margin-right:10px;margin-bottom:10px;} .seled{border:1px s

ROI区域图像叠加

ROI(region of interest),感兴趣区域.机器视觉.图像处理中,从被处理的图像以方框.圆.椭圆. 不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域,称为感兴趣区域,ROI.在Halcon.OpenCV.Matlab等机器视觉软件上常用到各种算子(Operator)和函数来求得感兴趣区域ROI,并进行图像的下一步处理. 实例1: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include &

unity实现框选效果

思路: 在uinity中既可以将屏幕坐标转换为世界坐标,也可以将世界坐标转换为屏幕坐标.这样的话我们就可以通过判断物体在世界坐标转换为平幕坐标是否在鼠标框选的矩形区域坐标内,来判断物体是否在框选范围. 使用到的API: GL:http://wiki.ceeger.com/script/unityengine/classes/gl/gl,用来实现在鼠标拖动时在屏幕中绘制出矩形区域. Camera:http://wiki.ceeger.com/script/unityengine/classes

【opencv学习笔记六】图像的ROI区域选择与复制

图像的数据量还是比较大的,对整张图片进行处理会影响我们的处理效率,因此常常只对图像中我们需要的部分进行处理,也就是感兴趣区域ROI.今天我们来看一下如何设置图像的感兴趣区域ROI.以及对ROI区域图像进行复制与替换. 在开始之前我们还是先来看一下Mat类型的数据存储方式以及对Mat类型变量赋值的方式.Mat类型的图像在内存中包含两部分的内容:矩阵头与图像数据矩阵的指针.矩阵头包含了图像的基本信息(如矩阵尺寸.存储方式.存储地址等),而数据指针则指向图像所有像素值的矩阵.通常复制Mat类型数据有两

opencv 3 core组件进阶(2 ROI区域图像叠加&图像混合；分离颜色通道、多通道图像混合；图像对比度，亮度值调整）

ROI区域图像叠加&图像混合 #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; //-----------------------------------[全局函数声明部分]--------------------------------------

图像的ROI区域选择与复制

[opencv学习笔记六]图像的ROI区域选择与复制孜然 7 人赞同了该文章图像的数据量还是比较大的,对整张图片进行处理会影响我们的处理效率,因此常常只对图像中我们需要的部分进行处理,也就是感兴趣区域ROI.今天我们来看一下如何设置图像的感兴趣区域ROI.以及对ROI区域图像进行复制与替换. 在开始之前我们还是先来看一下Mat类型的数据存储方式以及对Mat类型变量赋值的方式.Mat类型的图像在内存中包含两部分的内容:矩阵头与图像数据矩阵的指针.矩阵头包含了图像的基本信息(如矩阵尺寸.存储

vue封装一个简单的div框选时间的组件

记录一下我前段时间封装的一个vue组件吧.技术需要积累,有时间我把我之前写的还不错的组件都开源出来.并尝试vue和react 两种方式的组件封装.今天简单写下鼠标框选div选中效果的封装吧. div框选实现 div框选效果,其实没有什么好的方法,就是获取鼠标事件,根据鼠标的位置,动态创建一个跟随鼠标的div.[注:这种方式需要依赖position的定位方式,一般鼠标事件位置是针对全局的,所以鼠标框选的div 位置的position最好父级元素是根元素的定位.不然,鼠标框选区域和被框选区域很难保持

原生js实现在表格用鼠标框选并有反选功能

今天应同学要求,需要写一个像Excel那样框选高亮,并且实现框选区域实现反选功能.要我用原生js写,由于没什么经验翻阅了很多资料,第一次写文章希望各位指出不足!! 上来先建表 <div class="table-container" > <table class="table" id="dataGrid" align="center"> <tr id="title"> &

跟我学Python图像处理丨获取图像属性、兴趣ROI区域及通道处理

摘要:本篇文章主要讲解Python调用OpenCV获取图像属性,截取感兴趣ROI区域,处理图像通道. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 三.获取图像属性.兴趣ROI区域及通道处理 | [生长吧!Python]>,作者: eastmount . 一.获取图像属性 1.形状-shape 通过shape关键字获取图像的形状,返回包含行数.列数.通道数的元祖.其中灰度图像返回行数和列数,彩色图像返回行数.列数和通道数.如下图所示: # -*- coding:utf-8 -*- impor

Python图像处理：如何获取图像属性、兴趣ROI区域及通道处理

摘要:本篇文章主要讲解Python调用OpenCV获取图像属性,截取感兴趣ROI区域,处理图像通道. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 三.获取图像属性.兴趣ROI区域及通道处理 | [生长吧!Python]>,作者:eastmount. 本篇文章主要讲解Python调用OpenCV获取图像属性,截取感兴趣ROI区域,处理图像通道.全文均是基础知识,希望对您有所帮助. 一.获取图像属性 1.形状-shape 通过shape关键字获取图像的形状,返回包含行数.列数.通道数的元祖.其

jquery 拖拽，框选的一点积累

拖拽draggable,框选 selectable,按ctrl多选,临近辅助对齐,从工具栏拖工具等,和jqueryui的selectable不同,是在一个父div里框选子div(类似框选文件),一些功能不是很细致,仅供参考. <html> <head> <title></title> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8&qu

框选ROI区域并提取灰度均值图像

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