Python | OpenCV 區域裁切與 ROI 應用

📚 前言

在上一篇 圖片縮放、旋轉與翻轉 中，我們學會了如何調整圖片大小與方向。
這一篇要進一步學習 區域裁切與 ROI (Region of Interest) 應用，這是圖片處理中非常常見的技巧，能讓我們針對圖片中的特定區域進行操作，例如物件偵測、特徵分析或資料前處理。

🔍 基本概念

• 區域裁切 (Cropping)：從圖片中擷取一部分區域。
• ROI (Region of Interest)：定義圖片中有意義的區域，並針對該區域進行操作。

💻 範例程式：區域裁切

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12

# crop_image.py
import cv2

img = cv2.imread("assets/test.png")

# 定義裁切範圍 (y1:y2, x1:x2)
crop = img[50:200, 100:300]

cv2.imshow("Original", img)
cv2.imshow("Crop", crop)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

圖：區域裁切示例

💻 範例程式：將裁剪的圖片貼到空白背景中

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20

# crop_paste.py
import cv2
import numpy as np

# 讀取原始圖片
img = cv2.imread("assets/test.png")

# 從原圖裁切一塊區域
crop = img[50:200, 100:300]

# 建立一張空白背景 (黑色)
background = np.zeros((400, 400, 3), dtype=np.uint8)

# 將裁切的區域貼到背景指定位置
background[50:200, 50:250] = crop

cv2.imshow("Crop", crop)
cv2.imshow("Result", background)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

圖：將裁剪的圖片貼到空白背景中​‌‌‌​​​​​‌‌‌‌​​‌​‌‌‌​‌​​​‌‌​‌​​​​‌‌​‌‌‌‌​‌‌​‌‌‌​​​‌​‌‌​‌​‌‌​‌‌‌‌​‌‌‌​​​​​‌‌​​‌​‌​‌‌​‌‌‌​​‌‌​​​‌‌​‌‌‌​‌‌​​​‌​‌‌​‌​​‌‌​​‌​​​‌‌​​​​​​‌‌​​‌​​​‌‌​‌‌​​​‌‌​​​​​​‌‌​​​‌​​‌‌​​​‌​​‌‌​‌‌‌​​‌​‌‌​‌​‌‌‌​​​​​‌‌‌‌​​‌​‌‌‌​‌​​​‌‌​‌​​​​‌‌​‌‌‌‌​‌‌​‌‌‌​​​‌​‌‌​‌​‌‌​‌‌‌‌​‌‌‌​​​​​‌‌​​‌​‌​‌‌​‌‌‌​​‌‌​​​‌‌​‌‌‌​‌‌​​​‌​‌‌​‌​‌‌​​​‌‌​‌‌‌​​‌​​‌‌​‌‌‌‌​‌‌‌​​​​

💻 範例程式：ROI 應用

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18

# roi_apply.py
import cv2

img = cv2.imread("assets/test.png")

# 定義 ROI 區域
roi = img[100:300, 150:350]

# 在 ROI 區域上做灰階化
roi_gray = cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 將灰階 ROI 放回原圖
img[100:300, 150:350] = cv2.cvtColor(roi_gray, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

cv2.imshow("Original", img)
cv2.imshow("ROI Gray", roi_gray)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

圖：ROI 應用示例

⚠️ 注意事項

• 座標系統：OpenCV 使用 [y, x] 的順序，第一維是高度 (rows)，第二維是寬度 (cols)。
• 裁切範圍：超出邊界會造成錯誤或空圖片。
• ROI 應用：ROI 是原圖的參考區域，修改 ROI 會直接影響原圖。
• 裁切再利用：裁切的區域可以貼到其他圖片或空白背景中，靈活應用。
• 常見用途：物件偵測、特徵分析、資料增強。

🎯 結語

這一篇我們學會了如何進行 區域裁切與 ROI 應用，並且示範了如何將裁切的圖片貼到空白背景中，掌握圖片區域操作的基礎技巧。這在物件偵測、特徵分析與資料前處理中非常重要。

下一篇進入 調整亮度、對比與負片效果，掌握圖片像素層級的處理方法。​‌‌‌​​​​​‌‌‌‌​​‌​‌‌‌​‌​​​‌‌​‌​​​​‌‌​‌‌‌‌​‌‌​‌‌‌​​​‌​‌‌​‌​‌‌​‌‌‌‌​‌‌‌​​​​​‌‌​​‌​‌​‌‌​‌‌‌​​‌‌​​​‌‌​‌‌‌​‌‌​​​‌​‌‌​‌​​‌‌​​‌​​​‌‌​​​​​​‌‌​​‌​​​‌‌​‌‌​​​‌‌​​​​​​‌‌​​​‌​​‌‌​​​‌​​‌‌​‌‌‌​​‌​‌‌​‌​‌‌‌​​​​​‌‌‌‌​​‌​‌‌‌​‌​​​‌‌​‌​​​​‌‌​‌‌‌‌​‌‌​‌‌‌​​​‌​‌‌​‌​‌‌​‌‌‌‌​‌‌‌​​​​​‌‌​​‌​‌​‌‌​‌‌‌​​‌‌​​​‌‌​‌‌‌​‌‌​​​‌​‌‌​‌​‌‌​​​‌‌​‌‌‌​​‌​​‌‌​‌‌‌‌​‌‌‌​​​​

📖 如在學習過程中遇到疑問，或是想了解更多相關主題，建議回顧一下 Python | OpenCV 系列導讀，掌握完整的章節目錄，方便快速找到你需要的內容。

註：以上參考了
OpenCV Tutorials
OpenCV-Python Tutorials