利用OpenCV将一个图像中的定义的固定的矩形感兴趣区域拷贝到另一个图像的另一个固定的感兴趣区域。 详见博文：http://blog.csdn.net/fightingforcv/article/details/39005229

自己编写的基于opencv1.0 的ROI区域设定，很好用

视频图像处理部分采用opencv进行处理。可以通过鼠标的右键选择视频中感兴趣区域，并把感兴趣区域显示出来。

用matlab从图像中提取出感兴趣区域并分析

用matlab从图像中提取出感兴趣区域并分析

用VC以及OpenCV实现的彩色区域提取及颜色判断

matlab黑科技代码基于 3D 图像的Kong隙度分析 本说明描述了一组 MATLAB 代码，应逐步使用这些代码来计算和可视化感兴趣区域 (ROI) 的三种类型的Kong隙度： 信封Kong隙率 局部Kong隙度 定向Kong隙率 引用我们的工作 如果您使用的是我们的 MATLAB 代码生成的结果，请引用以下文章： Quan Sun、Yidong Xia、Jordan Klinger、Robert Seifert、Joshua Kane、Vicki Thompson、Qiushi Chen，“基于 X 射线计算机断层扫描的Kong隙度分析：多Kong木质生物质的算法和应用。” 粉末技术，2021。 代码维护 此存储库包含发布时的代码。 INL 的 Github 存储库中提供了主动维护，包括添加新功能： MATLAB 代码说明 步骤 1 ：使用 FIJI 处理 3D CT 扫描图像并导出二进制黑白 (BW) 切片。 有关分步说明，请参阅 。 步骤 2 ：导入 ROI 的 BW 切片并以 MATLAB 数据格式导出： (a) 运行Step2a_import_bw_slices.m将 BW

行业分类-物理装置-一种解剖结构先验引导的大脑感兴趣区域快速分割方法及系统.zip

方法一：使用轮廓 步骤1 """src为原图""" 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) proimage,con

LabVIEW感兴趣区域分析（实践篇—1）丨蓄力计划 项目参见：https://handsome-man.blog.csdn.net/article/details/115705943