就地处理由opencv boxPoints或轮廓包围的子图像？答案

【问题标题】：process subimages enclosed by opencv boxPoints or contours in-place?就地处理由opencv boxPoints或轮廓包围的子图像？
【发布时间】：2017-08-10 02:57:43
【问题描述】：

在 python 中使用 opencv3，我有一个由 boxPoints 界定的不同段的图像，使用下面的代码：

(_, conts, _) = cv2.findContours(img, mode=cv2.RETR_EXTERNAL, method=cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

boxes = []
# loop over contours
for c in conts:    
    # get min bounding rect.
    min_rect_center_xy = min_rect[0]
    min_rect = cv2.minAreaRect(c)
    box = cv2.boxPoints(min_rect)
    box = np.int0(box)

    cv2.drawContours(img_segmented_boxed, contours=[box], contourIdx=0, color=(0,0,255), thickness=10)     
    boxes.append(box)

所以我现在有一个数组，boxes，其中包含所有感兴趣区域的 boxpoints。

我现在想做的是能够对每个框所界定的不同 ROI 执行操作（例如，模糊框内包含的图像中的所有部分/子图像）。谁能举例说明如何做到这一点？（能够对不同的子图像执行不同的操作将是一个加分项）。

如果无法就地操作这些子图像，我如何将这些子图像分成单独的文件，对它们执行操作并将它们放回原始图像的正确位置？

谢谢:)

【问题讨论】：

标签： python opencv computer-vision opencv3.0 opencv-contour

【解决方案1】：

您可以做的是裁剪这些 ROI：

# after boxes.append(box)
for box in boxes:
        roi = cv2.getRectSubPix(image, int(box[1][0]), int(box[1][1]), box[0])
        #apply whatever operation on each ROIs for example a Gaussian Blur:
        roi = cv2.GaussianBlur(roi,(3,3),0)

我希望这会有所帮助。

【讨论】：