文章有具体介绍 http://t.csdn.cn/zzcgN

用matlab手动/自动实现图像的感兴趣区域的提取，已经调试过，可以直接使用

在此代码中，用户通过按住鼠标左键并将左键留在所需区域来拖动图像周围代码中指定大小的矩形来选择图像上感兴趣的区域。 该程序将灰度图像作为输入并输出图像的裁剪选定区域和图像左上角的坐标。 例如：[I2,dataX,dataYY] = AreaSelection(b) 其中 b - 灰度输入图像I2 - 裁剪的输出图像dataX- 图像的左上角 X 坐标dataYY - 图像的左上角 Y 坐标

考纲、蓝桥杯比赛

该程序从计算机桌面捕获特定的感兴趣区域并制作视频（avi）文件。 这可用于捕获流视频以及桌面屏幕截图。

vs2013配置OpenCV的感兴趣区域提取（车牌定位） ROI（region of interest），感兴趣区域。机器视觉、图像处理中，从被处理的图像以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域，称为感兴趣区域，ROI。在Halcon、OpenCV、Matlab等机器视觉软件上常用到各种算子（Operator）和函数来求得感兴趣区域ROI，并进行图像的下一步处理。

声学测量的课件，感兴趣的可以看看

代码使用VScode写的纯python文件，里面的代码全是注释好的，小白也能看懂，若安装好相应的库后拿来可以直接运行，不会出问题，可以放心下载。 是基于jetson nano平台进行的，采用的是CSI摄像头，是物体识别后提取出自己感兴趣的对象，可以为后期用于检测物体大小，实现避障提供了很好的思路，可以参考这个程序写下去。 适合想用 jetson nano 来实现目标检测，目标识别后把自己感兴趣的对象提取出来，进行进一步应用的人群。 在这实现了目标检测和语义分割这一块，我们得到这个图像之后，可以方便我们去做很多事情，主要是在`jetson-inference`库中使用`DetectNet`完成目标对象的定位的，是通过提取其边界框来查找各种对象在帧中的位置，在这里与图像分类不同，对象检测网络能够每帧检测出许多不同的对象。

matlab编写的感兴趣区域提取的算法。针对图像的后期操作能够减少计算量。

彩色图像感兴趣区域自动提取matlab源代码,效果很好哦。