Python 在OpenCV中裁剪实时视频源

我有一个实时视频提要，跟踪绿色对象并在对象区域上绘制一个矩形。我很好奇如何才能裁剪出只显示矩形所包含区域的提要

以下是相关部分：

while True: 

    (success, frame) = webcam.read()

    frame = imutils.resize(frame, width = 1000)
    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    mask = cv2.inRange(hsv, greenLower, greenUpper)
    mask = cv2.erode(mask, None, iterations=2)
    mask = cv2.dilate(mask, None, iterations=2)

    cnts = cv2.findContours(mask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2]
    center = None

    if len(cnts) > 0:

        c = max(cnts, key=cv2.contourArea)
        ((x, y), radius) = cv2.minEnclosingCircle(c)
        M = cv2.moments(c)
        center = (int(M["m10"] / M["m00"]), int(M["m01"] / M["m00"]))

    for c in cnts:
        if cv2.contourArea(c) < 500:
            continue

        (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
        cv2.rectangle(frame, (x,y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

    pts = deque(maxlen = 32)
    pts.appendleft(center)

    for i in xrange(1, len(pts)):

        if pts[i - 1] is None or pts[i] is None:
            continue

        thickness = int(np.sqrt(args["buffer"] / float(i + 1)) * 2.5)
        cv2.line(frame, pts[i - 1], pts[i], (0, 255, 0), thickness)

    cv2.imshow("Presentation Tracker", frame)

为True时：
（成功，帧）=网络摄像头。读取（）
frame=imutils.resize（frame，width=1000）
hsv=cv2.CVT颜色（帧，cv2.COLOR_BGR2HSV）
遮罩=cv2.inRange（hsv、绿下、绿上）
掩模=cv2。腐蚀（掩模，无，迭代次数=2）
掩码=cv2。放大（掩码，无，迭代次数=2）
cnts=cv2.findContentours（mask.copy（），cv2.RETR_EXTERNAL，cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE）[-2]
中心=无
如果len（cnts）>0：
c=最大值（CNT，键=cv2.轮廓面积）
（（x，y），半径）=cv2.闭合圆（c）
M=cv2.力矩（c）
中心=（整数（M[“m10”]/M[“m00”]），整数（M[“m01”]/M[“m00”]））
对于碳纳米管中的碳：
如果cv2.轮廓面积（c）<500：
持续
（x，y，w，h）=cv2.boundingRect（c）
cv2.矩形（框架，（x，y），（x+w，y+h），（0，255，0），2）
pts=deque（最大值=32）
左（中）点附件
对于x范围内的i（1，len（pts））：
如果pts[i-1]为无或pts[i]为无：
持续
厚度=int（np.sqrt（args[“buffer”]/float（i+1））*2.5）
cv2.线（帧，pts[i-1]，pts[i]，（0,255,0），厚度）
cv2.imshow（“演示跟踪器”，框架）

您可能希望使用OpenCV Python创建一个“感兴趣区域（ROI）”

您可以在代码中执行此操作，如下所示：

(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
cv2.rectangle(frame, (x,y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
roi = frame[y:y+h, x:x+w]

请注意，（x，y）对应于矩形的左上角点。 上面声明的rect内部区域已存储在Mat roi中