NumPy?ROI區(qū)域操作的詳細(xì)教程
更新時(shí)間：2026年05月01日 10:52:18 作者：qq_16313575
本文介紹了OpenCV中ROI的概念及其在圖像處理中的應(yīng)用,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
ROI = Region of Interest（感興趣區(qū)域），在 OpenCV/圖像處理中就是截取圖片的一部分，NumPy 數(shù)組的切片語(yǔ)法是核心！
先記住核心規(guī)則（最重要）
數(shù)組[ 起始行 : 結(jié)束行 , 起始列 : 結(jié)束列 ]
對(duì)應(yīng)圖像：
img[ y1:y2 , x1:x2 ]
- 行 = 高度 = y 軸
- 列 = 寬度 = x 軸
一、入門(mén)：最簡(jiǎn)單的 ROI 截取
import numpy as np
# 創(chuàng)建一個(gè) 6x6 測(cè)試數(shù)組（模擬圖像）
img = np.arange(36).reshape(6,6)
print("原始數(shù)組：")
print(img)
# ====================
# 【入門(mén)1】截取固定區(qū)域 ROI
# ====================
# 截取 行1~行4，列2~列5
roi = img[1:5, 2:6]
print("\n截取 ROI（行1-4，列2-5）：")
print(roi)
二、基礎(chǔ)：彩色圖像（3通道）ROI
# 創(chuàng)建 400x400 彩色圖
img = np.zeros((400,400,3), dtype=np.uint8)
# ====================
# 截取 ROI：y1:y2, x1:x2
# ====================
roi = img[50:200, 100:300] # 高50→200，寬100→300
print("ROI 形狀：", roi.shape) # (150行, 200列, 3通道)
三、進(jìn)階1：修改 ROI
ROI 是原圖的視圖，不是副本，改 ROI = 改原圖！
import numpy as np img = np.zeros((300,300,3), np.uint8) # 截取ROI roi = img[50:150, 50:250] # 把ROI改成純紅色 roi[:,:] = [0,0,255] # 全部賦值 # 查看原圖 → 已經(jīng)被修改！ print(img[50,50]) # [0,0,255]
四、進(jìn)階2：復(fù)制 ROI（獨(dú)立副本，不影響原圖）
# 方法1：.copy() roi = img[50:150,50:150].copy() # 方法2：np.copy() roi = np.copy(img[50:150,50:150]) # 現(xiàn)在修改 roi 不會(huì)影響原圖！ roi[:,:] = [0,255,0]
五、高階1：ROI 疊加 / 粘貼
import numpy as np # 創(chuàng)建大圖 + 小圖 img = np.zeros((400,400,3), np.uint8) logo = np.ones((100,100,3), np.uint8) * 255 # 白色小圖 # ==================== # 把小圖粘貼到大圖的 ROI 位置 # ==================== img[50:150, 50:150] = logo
六、高階2：ROI 按條件提?。ㄑ诖a提取）
img = np.random.randint(0,255,(200,200,3), np.uint8) # 提取紅色通道 > 100 的區(qū)域 mask = img[:,:,2] > 100 # 只保留滿足條件的區(qū)域 roi = img[mask]
七、高階3：ROI 邊緣擴(kuò)展（padding）
# 給ROI周?chē)?0像素黑色邊框 img = np.zeros((200,200,3), np.uint8) roi = img[50:100,50:100] # 上下左右各擴(kuò)展10像素，填充黑色 roi_pad = np.pad(roi, ((10,10),(10,10),(0,0)), mode='constant')
八、高階4：ROI 批量裁剪（循環(huán)批量截?。?/h2>
img = np.zeros((500,500,3), np.uint8)
rois = []
# 循環(huán)截取多個(gè)ROI
for y in range(0,500,100):
for x in range(0,500,100):
roi = img[y:y+100, x:x+100]
rois.append(roi)
img = np.zeros((500,500,3), np.uint8)
rois = []
# 循環(huán)截取多個(gè)ROI
for y in range(0,500,100):
for x in range(0,500,100):
roi = img[y:y+100, x:x+100]
rois.append(roi)
九、超實(shí)用：OpenCV 圖像 ROI 完整示例
import cv2
import numpy as np
# 讀取圖片
img = cv2.imread("test.jpg")
height, width = img.shape[:2]
# ====================
# 1. 截取人臉區(qū)域（模擬）
# ====================
x1, y1 = 100, 80
x2, y2 = 300, 350
face_roi = img[y1:y2, x1:x2]
# ====================
# 2. 把ROI區(qū)域調(diào)亮
# ====================
face_roi = cv2.add(face_roi, 50)
# ====================
# 3. 粘貼回原圖
# ====================
img[y1:y2, x1:x2] = face_roi
# 顯示
cv2.imshow("ROI結(jié)果", img)
cv2.waitKey(0)
十、ROI 常見(jiàn)錯(cuò)誤總結(jié)
- 越界報(bào)錯(cuò)
img[500:600, 100:200] # 圖片只有400高，會(huì)報(bào)錯(cuò)
- 形狀不匹配
img[50:100,50:100] = roi # roi必須是 50x50
- 修改ROI同步改原圖
→ 必須用.copy()
最終總結(jié)（最核心）
# 截取 roi = img[y1:y2, x1:x2] # 獨(dú)立副本 roi = img[...].copy() # 粘貼 img[y1:y2, x1:x2] = roi # 通道 roi = img[..., 2] # 紅色通道
到此這篇關(guān)于NumPy ROI區(qū)域操作的詳細(xì)教程的文章就介紹到這了,更多相關(guān)NumPy ROI區(qū)域操作內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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