机器学习进阶-图片基本处理-ROI区域 1.img[0:200, 0:200]截取图片 2.cv2.split(对图片的颜色通道进行拆分) 3. cv2.merge(将颜色通道进行合并) 4 c

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1. 截取图片的部分区域img[0:200, 0:200], 读入的图片是ndarray格式

2. b, g, r = cv2.split(img)  # 对图片的颜色通道进行拆分

3.img = cv2.merge((b, g, r))  #对图片的颜色通道进行合并

4. 对其他通道置零,只显示单个通道 cur_img[:, :, 0] = 0, cur_img[:, :, 1] = 0

 

代码:

只显示部分区域

import cv2


# 定义显示函数
def cv_show(name, img):
    cv2.imshow(name, img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

# 截取图片的部分进行显示
img = cv2.imread(\'cat.jpg\')
cat = img[0:200, 0:200]
cv_show(\'cat\', cat)

颜色通道的拆分

# cv2.split进行颜色通道的拆分
b, g, r = cv2.split(img)

颜色通道的合并

# cv2.merge 将颜色通道进行合并
image = cv2.merge((b, g, r))
cv_show(\'new_cat\', image)

只显示单个颜色通道,对其他颜色通道赋值为0 

# 只显示一个通道的颜色
# 只显示红色通道
cur_img = image.copy()
cur_img[:, :, 0] = 0
cur_img[:, :, 1] = 0
cv_show(\'R\', cur_img)
# 只显示绿色通道
cur_img = image.copy()
cur_img[:, :, 1] = 0
cur_img[:, :, 2] = 0
cv_show(\'B\', cur_img)
# 只显示蓝色通道
cur_img = image.copy()
cur_img[:, :, 0] = 0
cur_img[:, :, 2] = 0
cv_show(\'G\', cur_img)

以上是关于机器学习进阶-图片基本处理-ROI区域 1.img[0:200, 0:200]截取图片 2.cv2.split(对图片的颜色通道进行拆分) 3. cv2.merge(将颜色通道进行合并) 4 c的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

图像处理中ROI是啥意思

Python+OpenCV图像处理—— ROI与泛洪填充

机器学习进阶-图像基本处理-视频的读取与处理 1.cv2.VideoCapture(视频的载入) 2.vc.isOpened(载入的视频是否可以打开) 3.vc.read(视频中一张图片的读取)

[图像识别]-定义多个ROI区域同时识别白瓶和瑕疵

图像处理中ROI是啥意思如题

ROI多区域选择