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24螺纹钢丝头检测中图像采集及预处理分析案例目录TOC\o"1-3"\h\u27736螺纹钢丝头检测中图像采集及预处理分析案例 [17]。开运算全面处理之后的螺纹钢丝头的作用效果图，如下示意图1.16所示。图1.16开运算之后的效果图1.2.4ROI区域提取ROI区域是图像处理的关键步骤，在整个图像里找到发现发展目标螺纹钢丝头的具体位置，之后用矩形的框标识，展开综合处理研究。通过ROI地区选取后，图像会显著变小，之后的算法分析可以降低复杂度，缩短运行时间。思考到待检测的螺纹钢丝头的具体形状为类矩形，与此同时，为了维持螺纹钢丝头图像的分布边缘数据信息，在本文中，笔者应用OpenCV库的运算函数findContours展开ROI地区选取：findContours(InputOutputArrayimage，OutputArrayOfArrayscontours，OutputArrayhierarchy，intmode，intmethod，Pointoffset=Point())；针对ROI选取，选用contours的子应用程序contourArea()运算函数设立极限值展开挑选，定义上极限值high_thres与下极限值low_thres，挑选模式为：（1.7）在这其中，cntours.erase()的发展目的为去除轮廓。图1.17为通过ROI地区选取之后的作用效果图。图1.17ROI地区选取之后的作用效果图如下示意图1.17所示，经过ROI地区选取操作应用之后，能够辨别出螺纹钢丝头地区，删除不需要的背景，ROI区域选取

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