opencv 轮廓特征应用：按轮廓剪切图像ROI

    有时我们在实际应用中会遇到要对 某个轮廓对象内的图像进行处理 时，我们需要把这部分图像单独提取出来，这是我们可以使用指定轮廓做图像剪切的 ROI 

python opencv实现

def imgContoursROI():
    """使用查找到的轮廓生成ROI剪切图片中感兴趣区域"""
    img = cv2.imread('GSYT01.JPG')  # 载入图像
    cv2.imshow("src", img)
    copyImg=img.copy()  #原图像的拷贝
    gray=cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret, binary = cv2.threshold(gray, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY)  # 阈值化
    contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)  # 寻找轮廓线
    mask=np.zeros(img.shape, np.uint8) #原图大小的纯黑mask图像
    draw=np.zeros(img.shape, np.uint8) #将原图 copyTo 到draw上,加上mask操作
    temp=np.zeros(img.shape, np.uint8) #每次循环，重置mask 和 draw
    i=0
    for contour in contours: # 遍历所有轮廓
        area = cv2.contourArea(contour) #轮廓图面积
        B = 255
        G = 255
        R = 255 #生成颜色
        mask=temp.copy()
        draw=temp.copy()
        if (area > 300) : #轮廓面积大于300的做 mask
            cv2.drawContours(mask,[contour],-1,(B,G,R),cv2.FILLED)

            ROIname='ROI{num}'.format(num=i)
            ROI = cv2.bitwise_and(img, mask) #图形与mask 的 and 运算
            cv2.imshow(ROIname, ROI)
            i+=1
    cv2.waitKey(0)

效果图：