感兴趣区域ROI

参考网站: http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/20911629 1.感兴趣区域ROI //[2]定义一个Mat类型并给其设定ROI区域 Mat imageROI = srcImage1( Rect(200, 250, logoImage.cols, logoImage.rows )); //[3]加载掩摸(必须是灰度图) Mat mask = imread( "dota_logo.jpg", 0 ); //[4]将掩摸拷贝

今天终于将霍夫检测的源码用C++写出来了,八天时间遇到最多的问题还是数据结构不熟悉,有些问题不知道怎么问,不知道从何下手 写出来的检测直线基本符合要求,问题是如果在现实中检测铁轨的话,附近会有石子,测试中发现如果石子的数目少,则检测效果较好,如果石子多,那么石子构成的点将影响检测 现在想到的一种方法就是设置感兴趣区域,将石子的影响减少 源码如下: 1.Iplimage设置感兴趣区域 int main( int argc, char** argv ) { IplImage *img = cvLoa

感兴趣区域的划分,在视频处理中有着重要应用,用OpenCV介绍两种,在视频中标注感兴趣区域的方法: 原视频: ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 第一种:暂停视频或者在视频流的第一帧中,画出感兴趣区域 #include<opencv2\core\core.hpp> #i

2014-05-29 第三章 初探OpenCV 练习第5题: 题目:学习使用感兴趣区域(ROI).创建一个210*210的单通道图像并将其归0.在图中使用ROI和cvSet建立一个增长如金字塔状的数组,也就是:外部边界为0,下一个内部边界应该为20,在下一个内部边界为40,依此类推,直到最后内部值为200,所有边界应该为10个像素宽度.最后显示这个图形. 按照题目要求使用ROI和cvSet实现 #include "stdafx.h" #include "cv.h"

之前学过的简单绘图方法,例如矩形,椭圆等,今天试着在视频图像中用矩形标注感兴趣区域(ROI) <----图像篇----> #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include <iostream> using namespace std;

1.感兴趣区域的选取 感兴趣区域(Region of Interest, ROI)的选取,一般有两种情形:1)已知ROI在图像中的位置:2)ROI在图像中的位置未知. 1)第一种情形 很简单,根据ROI的坐标直接从原图抠出,不过前提是要知道其坐标,直接上例子吧. int getROI(Mat image, Rect rect) { Mat img=image.clone(); Mat roi; int cols=img.cols, rows=img.rows; //ROI越界,返回 if(col

内容提要 如果一幅图中只有一小部分图像你感兴趣(你想研究的部分),那么截图工具就可以了,但是如果你想知道这个区域在原图像中的坐标位置呢? 这可是截图工具所办不到的,前段时间我就需要这个功能,于是将其用Matlab实现. 其实只要用到Matlab中的两个函数: 函数: imrect 函数: getPosition 如果要截取其中的部分图像,就离不开下面的函数: 函数: imcrop 代码实现 clc; clear; close all; %-----------------------------

在图像处理的过程中,我们时常需要对指定区域或目标进行操作,这个区域我们称之为感兴趣区域.在学习opencv的初级阶段,对于感兴趣区域的操作方法是必须要掌握的. 比如下图: 我们获取到一帧图像Img,它里面有两个目标,一个蓝色块和一个红色块,我们一般会经常碰到以下三种情况: (1)我们希望将Img中的蓝色目标提取出来并另存为一个图像: (2)我们希望将Img中不是蓝色目标的其他目标都隐藏起来,只显示蓝色目标,或只对蓝色目标的区域进行图像处理. (3)我们只希望对Img中红色目标区域进行处理. 我们

在以前介绍IplImage结构的时候,有一个重要的参数——ROI.ROI全称是”Region Of Interest”,即感兴趣的区域.实际上,它是IPL/IPP(这两个是Inter的库)结构IplROI的实例.IplROI包含xOffset.yOffset.height.width和coi成员变量.其中COI代表channel of interest(感兴趣的通道).ROI的思想是:一旦设定ROI,通常组用于整幅图像的函数便只会对ROI所表示的子图像进行操作.如果COI被设置非0值,则对该图像