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运行环境

• Python:3.11.5
• Anaconda:23.7.4
• IDE:vscode
• 运行环境：Windows
• OpenCV:4.8.1

Python+OpenCV 零基础学习笔记(1-3):anaconda+vscode+jupyter环境配置

前言

ROI简单来说就是截取区域。本章来了解以下OpenCV如何简单的截取ROI。

ROI

ROI就是局部图像处理

#%%
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

input_img={}

input_img['rgb'] = cv2.imread('Resource\cat.png')
# 截取ROI区域
input_img['roi'] = input_img['rgb'][0:50,0:200]
# 展示ROI区域
cv2.imshow('roi',input_img['roi'])
cv2.waitKey(0)

运行结果

颜色区域分割

#%%
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

input_img={}

input_img['rgb'] = cv2.imread('Resource\cat.png')
# 截取ROI区域
input_img['roi'] = input_img['rgb'][0:50,0:200]
# 展示ROI区域
# cv2.imshow('roi',input_img['roi'])

# 截取颜色通道
b,g,r = cv2.split(input_img['rgb'])
# 将RGB更新到字典中
input_img.update({
    'r':r,
    'g':g,
    'b':b
})
# 展示BGR画面
cv2.imshow('b',input_img['b'])
cv2.imshow('g',input_img['g'])
cv2.imshow('r',input_img['r'])

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

颜色通道合并

#%%
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

input_img={}

input_img['rgb'] = cv2.imread('Resource\cat.png')
# 截取ROI区域
input_img['roi'] = input_img['rgb'][0:50,0:200]
# 展示ROI区域
# cv2.imshow('roi',input_img['roi'])

# 截取颜色通道
b,g,r = cv2.split(input_img['rgb'])
# 将RGB更新到字典中
input_img.update({
    'r':r,
    'g':g,
    'b':b
})
# 展示BGR画面
# cv2.imshow('b',input_img['b'])
# cv2.imshow('g',input_img['g'])
# cv2.imshow('r',input_img['r'])

# 将BGR合并
input_img['merge']= cv2.merge((input_img['b'],input_img['g'],input_img['r']))

print(input_img['merge'])
cv2.imshow('merge',input_img['merge'])


cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()