【OpenCV3.3+Python3.6】ROI感兴趣区域的获取与处理

今天来讲一下ROI（感兴趣区域）的获取以及处理，

感兴趣区域，就是我们从图像中选择一个区域，这个区域就是图像分析所关注的焦点，那么我们要处理的图像就从大图像变为一

个小图像区域了，这样以便进行进一步处理，可以大大减小处理时间。

在python中如果要选择感兴趣的区域非常好选择

直接利用矩形         图像名称[100:200, 100:200]  取出感兴趣区域   竖向开始  100-200  横向开始 100-200

import cv2
import numpy as np

print("------HELLO PYTHON-------")
src=cv2.imread("dwaii.png")  #读取图片
cv2.imshow("src",src)     #显示原图

#print("------IMAGE ROI-------")
face=src[50:250, 100:300]  #取出ROI方向
cv2.imshow("face",face)    #显示感兴趣的区域
gray=cv2.cvtColor(face, cv2.COLOR_BGR2GRAY)   #感兴趣的区域转灰度图
cv2.imshow("gray",gray)   #感兴趣区域灰度图的显示
backface=cv2.cvtColor(gray,cv2.COLOR_GRAY2BGR)    #感兴趣区域的灰度图转换为BGR色彩图
src[50:250, 100:300]=backface   #竖向是50到250，横向是100到300，原图的感兴趣区域进行替换
cv2.imshow("backface",src)    #替换后的图片的显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

看一下效果

（1）原图

（2）感兴趣区域                                                      （3）感兴趣区域转灰度图

                                                                           

 

（4）感兴趣区域的修改

 

 

这样效果很明显，可能有人就问了为什么转换为灰度图之后不能直接改，因为原图是3通道的图片，灰度图不能直接去加上去，

就得改为BGR色彩的图片才能做修改。

这个处理省事多了吧，只对特定区域做处理。