【OpenCV3.3+Python3.6】ROI感興趣區域的獲取與處理

今天來講一下ROI（感興趣區域）的獲取以及處理，

感興趣區域，就是我們從圖像中選擇一個區域，這個區域就是圖像分析所關注的焦點，那麼我們要處理的圖像就從大圖像變爲一

個小圖像區域了，這樣以便進行進一步處理，可以大大減小處理時間。

在python中如果要選擇感興趣的區域非常好選擇

直接利用矩形         圖像名稱[100:200, 100:200]  取出感興趣區域   豎向開始  100-200  橫向開始 100-200

import cv2
import numpy as np

print("------HELLO PYTHON-------")
src=cv2.imread("dwaii.png")  #讀取圖片
cv2.imshow("src",src)     #顯示原圖

#print("------IMAGE ROI-------")
face=src[50:250, 100:300]  #取出ROI方向
cv2.imshow("face",face)    #顯示感興趣的區域
gray=cv2.cvtColor(face, cv2.COLOR_BGR2GRAY)   #感興趣的區域轉灰度圖
cv2.imshow("gray",gray)   #感興趣區域灰度圖的顯示
backface=cv2.cvtColor(gray,cv2.COLOR_GRAY2BGR)    #感興趣區域的灰度圖轉換爲BGR色彩圖
src[50:250, 100:300]=backface   #豎向是50到250，橫向是100到300，原圖的感興趣區域進行替換
cv2.imshow("backface",src)    #替換後的圖片的顯示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

看一下效果

（1）原圖

（2）感興趣區域                                                      （3）感興趣區域轉灰度圖

                                                                           

 

（4）感興趣區域的修改

 

 

這樣效果很明顯，可能有人就問了爲什麼轉換爲灰度圖之後不能直接改，因爲原圖是3通道的圖片，灰度圖不能直接去加上去，

就得改爲BGR色彩的圖片才能做修改。

這個處理省事多了吧，只對特定區域做處理。