Python结合OpenCV的ROI提取方法探讨
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简介：
本文深入探讨了利用Python编程语言与OpenCV库相结合进行感兴趣区域（ROI）提取的方法，旨在为图像处理和计算机视觉领域的开发者提供实用的技术指导。
方法一：使用轮廓步骤1
首先定义一个与原图大小相同的全零图像ROI，并复制原图得到proimage。
提取轮廓的具体操作如下：
1. 将proimage从BGR颜色空间转换为灰度图。
2. 使用自适应高斯对比度阈值（ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C）和二进制反向阈值（THRESH_BINARY_INV），设置块大小7，常数偏置7进行图像的二值化处理。
代码如下：
```python
ROI = np.zeros(src.shape, np.uint8) # 感兴趣区域ROI
proimage = src.copy() # 复制原图
# 提取轮廓
proimage=cv2.cvtColor(proimage,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转换成灰度图
proimage=cv2.adaptiveThreshold(proimage,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,
cv2.THRESH_BINARY_INV,7,7)
```
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