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

接下来几天会写一个opencv的基础系列,与各位相互学习! &1 图像操作 声明图像指针:IplImage* 读入图像: cvLoadImage 创建图像:cvCreateImage 复制图像:cvCopy 创建窗口:cvNamedWindow 显示图像:cvShowImage 存储图像:cvSaveImage 释放图像:cvReleaseImage 销毁窗口:cvDestroyWindow &2 代码详解 #include "cv.h" #include "

ROI(region of interest)——感兴趣区域. 1.用途 这个区域是图像分析所关注的重点.圈定这个区域,以便进行进一步的处理.而且,使用ROI指定 想读入的目标,可以减少处理时间,增加精度,给图像处理带来不小的便利. 2.定义ROI方法 使用表示矩阵区域的Rect. 它指定矩阵的左上角坐标(构造函数的前两个参数)和矩阵的长宽(构造函数的后两个参数)以定义一个矩阵区域. // 定义一个Mat类型并给定其设定的区域 Mat imageROI; // 方法一 imageROI = im

http://blog.163.com/yuyang_tech/blog/static/21605008320132642254689/ 一个小例子: #include "stdafx.h" #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])// { //读入图像 const char* imagename =

opencv roi区域 resize之后,roi的引用已不是原图的引用,而是内存拷贝产生的子图像. http://blog.csdn.net/qianqing13579/article/details/45250823

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]--------------------------------------

在这篇文章里,我们一起学习了在OpenCV中如何定义感兴趣区域ROI,如何使用addWeighted函数进行图像混合操作,以及将ROI和addWeighted函数结合起来使用,对指定区域进行图像混合操作. 一.设定感兴趣区域--ROI(region of interest) 在图像处理领域,我们常常要设置感兴趣区域(ROI,region of interest),来专注或者简化我们的工作过程,也就是从图像中选择的一个图像区域,这个区域是我们图像分析关注的重点.我们圈定这个区域,以便进行进一步处理

在图像处理中,目标区域定义为感兴趣区域ROI(region of Interest),这是后期图像处理的基础,在获取ROI后,进行一些列的处理.ROI区域在Opencv中就是Rect,先构建Rect,然后给予ROI一些特点,形成了图像掩膜. 一.ROI创建 //定义一个Mat类型并给其设定ROI区域 Mat imageROI; //方法一 imageROI=image(Rect(,,logo.cols,logo.rows)); //方法二 imageROI=Image(Range(,+logoI

opencv提取截获图像(总结摘来) http://blog.csdn.net/wuxiaoyao12/article/details/7305865 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.  截取 Rect rect(10, 20, 100, 50); Mat image_roi = image(rect); 分割/聚合颜色平面 split( ); merge( ); 案例一.得到由矩形提取到的图像 第一步,把截取图像中需要的区域存入矩阵. CvMat* cvGetSubRect

.NET Compact Framework 不支持 Image.Clone 方法,可是仍能够复制图像和图像的某些部分.以下的演示例子演示怎样运行以下操作: 定义一个方法以创建位图. 定义一个重载方法以复制位图或位图的一部分. 通过重写窗口的 OnPaint 方法来调用这些方法并向屏幕绘制图像. 创建位图 此方法创建一个位图以进行演示. C# VB   // Creates a bitmap for copying. private Bitmap CreateBitmap(int sideSiz

OpenCV虽然自带了轻量级的界面库HighGUI,但是支持的图像化元素实在是太少了,一般只在前期算法测试时使用.实际产品还是使用MFC库.因此本文记录了如何在GDI+中显示OpenCV中的IplImage格式的图像数据. 假设创建的MFC MDI应用程序名为GdiplusTest.关于如何在MFC中使用GDI+图形化系统已经在<GDI+ 使用指南>一文中介绍了. 显示OpenCV中的IplImage图像格式具体步骤如下: 在GdiplusTestView.cpp中添加OpenCV的头文件 #

本文主要介绍基于图像强度变换算法来实现图像对比度均衡.通过图像对比度均衡能够抑制图像中的无效信息,使图像转换为更符合计算机或人处理分析的形式,以提高图像的视觉价值和使用价值.本文主要通过OpenCV contrib中的intensity_transform模块实现图像对比度均衡.如果想了解具体相关方法原理见冈萨雷斯主编的图像处理经典书籍 数字图像处理Digital Image Processing 第四版第三章. 本文需要OpenCV contrib库,OpenCV contrib库的编译安装见

openCV作为已经成熟的开源库,很多操作它都已经有了高效,使用方便的方法.我的应用场景是这样的,从一张大图片中抠出一小部分,然后处理这一小部分后再放到大图像中.对于抠出来可以这样实现: Rect rect = Rect( x, y, width, height); Mat p = (Mat( src, rect)).clone(); 利用src源图像的rect区域图像信息实例化一个新的Mat图像,并将这部分图像clone给这个新实例,不加上clone()的话新图像的data将指向src的dat

cvCreateImage函数-- Cxcore数组操作 创建头并分配数据 IplImage* cvCreateImage( CvSize size, int depth, int channels ); size 图像宽.高. depth 图像元素的位深度,可以是下面的其中之一: 位整型 位整型 位整型 位整型 位整型 IPL_DEPTH_32F - 单精度浮点数 IPL_DEPTH_64F - 双精度浮点数 channels 每个元素(像素)的颜色通道数量.可以是 1, 2, 3 或 4.通

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 &

图像基本操作 一.访问和修改像素值 先来理解一下,图像与一般的矩阵或张量有何不同(不考虑图像的格式,元数据等信息).首先,一张图像有自己的属性,宽,高,通道数.其中宽和高是我们肉眼可见的属性,而通道数则是图像能呈现色彩的属性.我们都知道,光学三原色是红色,绿色和蓝色,这三种颜色的混合可以形成任意的颜色.常见的图像的像素通道也是对应的R,G,B三个通道,在OpenCV中,每个通道的取值为0-255.(还有RGBA,YCrCb,HSV等其他图像通道表示).即,一般彩色图像读进内存之后是一个h * w

参考博客: OpenCv中cv::Mat和IplImage,CvMat之间的转换 Mat - 基本图像容器 Mat类型较CvMat和IplImage有更强的矩阵运算能力,支持常见的矩阵运算(参照Matlab中的各种矩阵运算),所以将IplImage类型和CvMat类型转换为Mat类型更易于数据处理. 关于 Mat ,首先要知道的是你不必再手动地(1)为其开辟空间(2)在不需要时立即将空间释放.但手动地做还是可以的:大多数OpenCV函数仍会手动地为输出数据开辟空间.当传递一个已经存在的 Mat 

顺便又复习了一下cvcopy如何进行图像拼接(最近觉得打开多幅图像分别看不如缩小掉放拼接到一幅图像上对比来的好) 首先把拼接的目标图像设置兴趣区域ROI,比如我有一个total,要把a.b.c分别从左到右拼接到total上,那就分三次对total设置敢兴趣区域ROI(注意不是对a.b.c设置),然后再用cvcopy复制过去,如果要加文字可以在复制之前预先把文字加到a.b.c上 然后就是图像的腐蚀和膨胀,可以自定义一个kernel 代码: #include<cv.h> #include<h

代码示例: #include <Kinect.h> #include <iostream> #include <opencv2\highgui.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main(void) { IKinectSensor * mySensor = nullptr; GetDefaultKinectSensor(&mySensor); //获取感应器 mySensor->Open()

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("test.jpg"); Mat logo = imread("logo.jpg"); //设定ROI区域 Mat ROI = src(Rect(, , logo

python+opencv3.3视频教学 基础入门笔记(贾志刚老师) https://www.bilibili.com/video/av24998616/?p=8 ROI(Range Of Interest 感兴趣区域)与泛洪填充 numpy获取ROI 指定宽高的起始结束位置 src1 = cv.imread('1.jpg') # cv.namedWindow('src1',cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow('src1',src1) face = src1[180:33