基于opencv的感兴趣区域ROI的操作

Posted 2021-04-25 图像处理知识库

基于opencv的感兴趣区域ROI的操作

本文章主要对感兴趣区域ROI的操作（对于ROI区域图像叠加）说明

在图像处理的领域，我们常常需要去设置自己感兴趣的区域（ROI，region of interest）,来专注或者简化工作过程。也就是从图像中选择的一个图像区域，这个区域是图像分析所关注的重点。我们圈定这个区域，以便进行下一步的处理.而且，使用ROI指定想读入的目标，可以减少处理时间，增加精度，给图像处理带来不小的便利。

利用opencv库进行编程实现对感兴趣区域ROI的操作

例如:将小图标复制到大图像的指定位置中

使用到的函数：矩形的表示：Rect类----》Rect（x,y,width,heigh）

对Rect类的解释：Rect类的成员变量有x、y、width、height，分别在左上角点的坐标和矩形的宽和高。

上述例题，第一种实现方法：在不使用图像掩码（掩膜）的情况下，通过Rect类去实现

#include<iostream>
#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
 Mat srcImage = imread("dota_pa.jpg");//读取大图像
 Mat logoImage = imread("dota_logo.jpg");//读取logo图标

 //判断大图像文件是否存在
 if (!srcImage.data)
 {
  cout << "读取srcImage数据由错误~!" << endl;
  return false;
 }
 //判断logo图标是否存在
 if (!logoImage.data)
 {
  cout << "读取srcImage数据由错误~!" << endl;
  return false;
 }
 

 //使用Rect有两种用法，实现的效果都是一样的 
 Mat ImageROI(srcImage,Rect(srcImage.cols - logoImage.cols, srcImage.rows - logoImage.rows, logoImage.cols, logoImage.rows));
 //Mat ImageROI=srcImage(Rect(srcImage.cols - logoImage.cols, srcImage.rows - logoImage.rows, logoImage.cols, logoImage.rows));
 
 //对上述指令的解释，对于Rect类中x=srcImage.cols- logoImage.cols；
                               //y = srcImage.rows - logoImage.rows;
                               //后面logoImage.cols, logoImage.rows为logo的总体的长跟宽（即行跟列）
 //则上述指令指出感兴趣区域ROI，其实ROI实际上就是一个Mat对象，它与它的父图像指向同一个数据缓冲区，并且有一个头部信息表示ROI的坐标，这时候，往这个感兴趣区域里存放数据点像素（即logo图片），则会自动在大图片srcImage对应的这个感兴趣区域中生成logo图片

 logoImage.copyTo(ImageROI);//将logo图标拷贝到ImageROI对象中，从而实现将小图标复制到大图像的指定位子中

 imshow("效果",srcImage);//显示图像

 waitKey(0); 
 return 0;
}

第一种实现方法：使用图像掩码（掩膜）的情况下，通过Rect类去实现

注释：掩码：掩码是一个8位图像，如果掩码中某个位置的值不为0，在这个位置上的操作就会起作用；如果掩码中某些像素位置的值为0，那么对图像中相应位置的操作将不起作用。

这一句话就是解释下面为什么在logoImage.copyTo(ImageROI,mask);

程序：

#include<iostream>
#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
 Mat srcImage = imread("dota_pa.jpg");//读取大图像
 Mat logoImage = imread("dota_logo.jpg");//读取logo图标

 //判断大图像文件是否存在
 if (!srcImage.data)
 {
  cout << "读取srcImage数据由错误~!" << endl;
  return false;
 }
 //判断logo图标是否存在
 if (!logoImage.data)
 {
  cout << "读取srcImage数据由错误~!" << endl;
  return false;
 }
 

 //使用Rect有两种用法，实现的效果都是一样的 
 Mat ImageROI(srcImage,Rect(srcImage.cols - logoImage.cols, srcImage.rows - logoImage.rows, logoImage.cols, logoImage.rows));
 //Mat ImageROI=srcImage(Rect(srcImage.cols - logoImage.cols, srcImage.rows - logoImage.rows, logoImage.cols, logoImage.rows));
 
 //对上述指令的解释，对于Rect类中x=srcImage.cols- logoImage.cols；
                               //y = srcImage.rows - logoImage.rows;
                               //后面logoImage.cols, logoImage.rows为logo的总体的长跟宽（即行跟列）
 //则上述指令指出感兴趣区域ROI，其实ROI实际上就是一个Mat对象，它与它的父图像指向同一个数据缓冲区，并且有一个头部信息表示ROI的坐标，这时候，往这个感兴趣区域里存放数据点像素（即logo图片），则会自动在大图片srcImage对应的这个感兴趣区域中生成logo图片

 Mat mask = imread("dota_logo.jpg", 0);//mask一定要转灰度，这是一定要灰度是让后面根据掩码的定义，对所有像素点操作的时候，能对ROI区域进行所有像素点操作，不会出现极个别点不去操作。
 logoImage.copyTo(ImageROI,mask);//将logo图标拷贝到ImageROI对象中，从而实现将小图标复制到大图像的指定位子中

 imshow("效果",srcImage);//显示图像

 waitKey(0); 
 return 0;
}

方式三：就是把Rect类转为用Range类

就是把上述程序中Rect指令改一下

改成：ImageROI=srcImage（Range（srcImage.rows-logo.rows,srcImage.rows）,Range(srcImage.cols-logo.cols,srcImage.cols;)）//也就是求感兴趣区域ROI中的面积区域的长跟宽的值。

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