opencv截图多边形 opencv截取roi

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mob6454cc6cee7e 2024-05-21 14:28:10

文章标签 opencv截图多边形 ROI 构造函数二值化应用实例 文章分类 计算机视觉人工智能

文章目录

一、图像ROI

1. 概念
2. 图像ROI操作

2.1 矩形感兴趣区域

2.1.1 使用Rect函数
2.1.2 使用Range
2.1.3 应用实例

2.2 不规则ROI区域

2.2.1 通过inRange函数生成mask
2.2.2 通过“与”操作提取ROI

一、图像ROI

1. 概念

图像ROI（region of interest）是指图像中感兴趣的区域。

在OpenCV中设置图像ROI区域，只对图像感兴趣的区域操作。

2. 图像ROI操作

2.1 矩形感兴趣区域

使用构造函数从图像中提取感兴趣的区域有两种方法：

2.1.1 使用Rect函数

声明

cv::Rect 表示一个矩形区域，常用的构造函数如下：
Rect_(
   _Tp _x,      //左上角的坐标值x
   _Tp _y,      //左上角的坐标值y
   _Tp _width,  //所选区域的宽
   _Tp _height  //所选区域的高
);

实例

//创建宽度为320，高度240的3通道图像img
Mat img(Size(320,240),CV_8UC3);
//提取img中Rect(10,10,100,100)感兴趣区域，宽和高都是100
Mat roi(img,Rect(10,10,100,100));

2.1.2 使用Range

声明

cv::Range是指感兴趣区域的行和列的范围
cv::Range(
	      Range(row1,row10),    //起始索引
	      Range(cols1,cols10)   //终止索引
	     ) 
是指从起始索引到终止索引（不包括终止索引）的一段连续的序列。

实例

Mat roi(img,Range(10,100),Range(10,100));

2.1.3 应用实例

Mat img;
img=imread("D:/test/img.jpg");
if (img.empty()){
	cout << "读取文件错误" << endl;
}
imshow("img", img);
	
int height = img.rows;
int width = img.cols;
cout << "img: 长×宽： " << height << "×" << width << endl;
	
Rect rect(Point(190, 20),Point( 440, 350));
Mat roi = img(rect);
imshow("roi", roi);
		
//更改roi会影响到原图，因为roi和原图指向同一块内存区域。
roi.setTo(Scalar(255, 255, 255));
imshow("img-1", img);
	
//更改img2不会影响到原图，因为clone后的图像和原图不指向同一片内存区域。
Mat img2 = roi.clone();
img2.setTo(Scalar(0, 0, 0));
imshow("img-2", img);
imshow("img2", img2);

waitKey(0);

opencv截图多边形 opencv截取roi_应用实例

opencv截图多边形 opencv截取roi_应用实例_02

2.2 不规则ROI区域

2.2.1 通过inRange函数生成mask

该函数输出的dst是一幅二值化之后的图像。

通俗的来讲，inRange函数就是判断src中每一个像素是否在[lowerb，upperb]之间，注意集合的开闭。如果结果为是，那么在dst相应像素位置填上255，反之则是0。一般我们把dst当作一个mask来用，如下例所示:

针对单通道图像
dst(I) = lowerb(I)0 ≤ src(I)0<upperb(I)0 即，如果一幅灰度图像的某个像素的灰度值在指定的高、低阈值范围之内，则在dst图像中令该像素值为255，否则令其为0，这样就生成了一幅二值化的输出图像。
针对三通道图像
dst(I) = (lowerb(I)0 ≤ src(I)0 < upperb(I)0 )∧ (lowerb(I)1 ≤ src(I)1 < upperb(I)1) ∧(lowerb(I)2 ≤ src(I)2 < upperb(I)2) 即，每个通道的像素值都必须在规定的阈值范围内！

2.2.2 通过“与”操作提取ROI

与
白色的地方，按位&后会保留另外一张图片的颜色；
黑色地方还是继续为黑色。
或
白色的地方，继续为白色；
黑色的地方，为另一张图片的内容。

Mat img = imread("D:/test/green.jpg");
	imshow("img", img);

	Mat hsv, mask;
	cvtColor(img, hsv, COLOR_BGR2HSV);
	//在hsv范围内的像素变成白色，不在范围内的图像像素值变成黑色。
	//提取感兴趣的hsv区域
	inRange(hsv, Scalar(35,43,46), Scalar(99,255,255), mask);
	imshow("mask", mask);

	Mat rabbit,rabbit_not;
	//逻辑取反操作，白色和黑色区域互换。
	//白色(255,255,255)>0    黑色(0,0,0)=0
	bitwise_not(mask, rabbit_not);
	imshow("rabbit_mask_not", rabbit_not);

	//逻辑与操作。
	//都大于0则像素值打开，否则像素值
	bitwise_and(img, img, rabbit, rabbit_not);
	imshow("rabbit", rabbit);

	//更换背景
	Mat bg = Mat::zeros(img.size(),img.type());
	bg.setTo(Scalar(240, 145, 146));
	imshow("bg", bg);

	//给兔子换背景
	Mat dst;
	bitwise_or(rabbit,bg,dst,mask);
	imshow("dst", dst);
	add(dst, rabbit, dst);
	imshow("dst1", dst);

opencv截图多边形 opencv截取roi_应用实例_03