opencv——感兴趣区域(ROI)的分析和选取[详细总结]

引言

在利用OpenCV对图像进行处理时,通常会遇到一个情况,就是只需要对部分感兴趣区域进行处理。因此,如何选取感兴趣区域呢?(其实就是“抠图”)。

在学习opencv的掩码运算后,尝试实现一个类似halcon的reduce_domain功能,对于实现抠图的过程中,需要掌握的要点就是位运算符和copyTo函数

  • 位运算符的相关API:
void bitwise_and(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst);  //dst = src1 & src2  “与”操作
void bitwise_or(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst);  //dst = src1 | src2   “或”操作   
void bitwise_xor(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst);   //dst = src1 ^ src2 “异或”操作
void bitwise_not(InputArray src, OutputArray dst);  //dst = ~src                           “非”操作
  • copyTo函数它的定义

OpenCV中image.copyTo()有两种形式:

1、image.copyTo(imageROI),作用是把image的内容复制到imageROI;

2、image.copyTo(imageROI,mask),作用是把原图(image)和掩膜(mask)与运算后得到ROI区域(imageROI)。

opencv——感兴趣区域(ROI)的分析和选取[详细总结]_第1张图片

mask就是位图,如果mask像素的值是非0的,我就拷贝它,否则不拷贝。(非零的位置就是原图中的那些需要拷贝的部分)


 正文部分

对于感兴趣区域(Region of Interest, ROI)的选取,一般有两种情形:1)已知ROI在图像中的位置;2)ROI在图像中的位置未知。

 1)第一种情形  很简单,根据ROI的坐标直接从原图抠出,不过前提是要知道其坐标,

  •  矩形ROI区域提取(将ROI存放于一张新的图像里)
int main(int argc, char** argv)
{            
    Mat src, mask,dst;
    Rect r1(80, 80, 200, 200);//创建矩形ROI区域
    src = imread("D:/opencv练习图片/薛之谦.jpg");
    mask = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC1);//创建纯黑色二值图像
    mask(r1).setTo(255);//构建掩膜(将矩形ROI涂白)
    src.copyTo(dst, mask);//掩膜运算
    imshow("ROI区域", dst);
    imshow("掩膜", mask    );
    waitKey(0);
    return 0;
}

注意程序中的这两句关于Mask的操作。

mask = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC1); 
mask(r1).setTo(255);  //r1是设置好的感兴趣区域

解释一下上面两句的操作。

  1. 第一步建立与原图一样大小的mask图像,并将所有像素初始化为0,因此全图成了一张全黑色的二值图。
  2. 第二步将mask图中的r1区域的所有像素值设置为255,也就是整个r1区域变成了白色。

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若要只是提取ROI区域,这一句代码(两种书写方法)即可

    // 指定感兴趣区域,两种书写方法
    Mat ROI = src(Rect(80, 80, 200, 200));
    Mat ROI2(src, Rect(80, 80, 200, 200));

opencv——感兴趣区域(ROI)的分析和选取[详细总结]_第5张图片

  •  但是若要提取不规则区域ROI,该怎么处理呢?

答案:使用 contour (轮廓)来指定ROI区域

int main(int argc, char** argv)
{            
    Mat src,dst;
    src = imread("D:/opencv练习图片/薛之谦.jpg");
    Mat ROI = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC1);
    vector> contours;//轮廓
    vector pts;//多边形角点集合
    pts.push_back(Point(30, 45));
    pts.push_back(Point(100, 15));//push_back() 在Vector最后添加一个元素(参数为要插入的值)
    pts.push_back(Point(200, 145));
    pts.push_back(Point(300, 240));
    pts.push_back(Point(50, 250));
    contours.push_back(pts);
    drawContours(ROI, contours, 0, Scalar(255), -1);//用白色填充多边形区域
    src.copyTo(dst, ROI);//掩码运算
    imshow("掩码", ROI);
    imshow("img", src);
    imshow("dst", dst);
    waitKey(0);
    return 0;
}

opencv——感兴趣区域(ROI)的分析和选取[详细总结]_第6张图片opencv——感兴趣区域(ROI)的分析和选取[详细总结]_第7张图片opencv——感兴趣区域(ROI)的分析和选取[详细总结]_第8张图片

  •  若是只想要一个圆形区域呢?
int main(int argc, char** argv)
{            
    Mat src;
    src = imread("D:/opencv练习图片/薛之谦.jpg");
    Mat dst = Mat::zeros(src.size(), src.type());//创建三通道图像
    Mat mask = Mat::zeros(src.size(), CV_8U);//创建单通道掩码图像
    //最小内接圆算法
    Point circleCenter(mask.cols / 2, mask.rows / 2);//获取图像中心点(圆心)
    int radius = min(mask.cols, mask.rows) / 2;//获取半径
    // 画圆
    circle(mask, circleCenter, radius, Scalar(255), -1);//构建掩码图像
    src.copyTo(dst, mask);//掩码运算
    imshow("掩码", mask);
    imshow("原图像", src);
    imshow("ROI区域", dst);
    waitKey(0);
    return 0;
}

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 2)第二种情形   当我们不知道感兴趣ROI区域坐标时,我们通过鼠标交互地提取ROI。OpenCV中鼠标操作依赖鼠标的回调函数和响应函数实现。主函数中调用鼠标的回调函数,将鼠标操作与程序的窗口绑定,产生鼠标操作时回调函数调用鼠标响应函数执行。

回调函数setMouseCallback

void setMouseCallback(const string& winname, 
                      MouseCallback onMouse, 
                      void* userdata=0 )

第一个参数,windows视窗名称,对名为winname的视窗进行鼠标监控;
第二个参数,鼠标响应处理函数,监听鼠标的点击,移动,松开,判断鼠标的操作类型,并进行响应的函数处理;
第三个参数,鼠标响应处理函数的ID,与鼠标相应处理函数相匹配就行,暂时只用到默认为0的情况。

 鼠标响应处理函数onMouse

void onMouse(int event,int x,int y,int flags,void *ustc)
第一个参数,鼠标操作时间的整数代号,在opencv中,event鼠标事件总共有10中,从0-9依次代表如下:

1EVENT_MOUSEMOVE      =0,    //滑动  
2EVENT_LBUTTONDOWN    =1,    //左键点击  
3EVENT_RBUTTONDOWN    =2,    //右键点击  
4EVENT_MBUTTONDOWN    =3,    //中间点击  
5EVENT_LBUTTONUP      =4,    //左键释放  
6EVENT_RBUTTONUP      =5,    //右键释放  
7EVENT_MBUTTONUP      =6,    //中间释放  
8EVENT_LBUTTONDBLCLK  =7,    //左键双击  
9EVENT_RBUTTONDBLCLK  =8,    //右键双击  
10EVENT_MBUTTONDBLCLK  =9    //中间释放
第二个参数,代表鼠标位于窗口的(x,y)坐标位置,窗口左上角默认为原点,向右为x轴,向下为y轴;
第三个参数,代表鼠标的拖拽事件,以及键盘鼠标联合事件,总共有32种事件,这里不再赘述。
第四个参数,函数参数的编号。

用onMouse实现手动截取ROI区域,自动提取ROI。代码如下:

using namespace std;
using namespace cv;
bool draw;
Mat src;//原始图像  
Mat roi;//ROI图像
Point cursor;//初始坐标   
Rect rect;//标记ROI的矩形框
void onMouse(int event, int x, int y, int flags, void *param);
int main(int argc, char** argv)
{            
    
    src = imread("D:/opencv练习图片/薛之谦.jpg");
    namedWindow("SrcImage");
    imshow("SrcImage", src);
    setMouseCallback("SrcImage", onMouse, NULL);
    waitKey(0);
    return 0;
}
void onMouse(int event, int x, int y, int flags, void *param)
{
    Mat img = src.clone();
    switch (event)
    {
        //按下鼠标左键
    case EVENT_LBUTTONDOWN:
        //点击鼠标图像时,清除之前ROI图像的显示窗口  
        destroyWindow("ROI");
        //存放起始坐标  
        cursor = Point(x, y);
        //初始化起始矩形框  
        rect = Rect(x, y, 0, 0);
        draw = true;
        break;

        //松开鼠标左键      
    case EVENT_LBUTTONUP:
        if (rect.height > 0 && rect.width > 0)
        {
            //将img中的矩形区域复制给roi,并显示在SignROI窗口 
            roi = img(Rect(rect.x, rect.y, rect.width, rect.height));
            rectangle(img, rect, Scalar(0, 0, 255), 2);
            namedWindow("SignROI");
            imshow("SignROI", img);

            //将画过矩形框的图像用原图像还原  
            src.copyTo(img);
            imshow("SrcImage", img);

            //显示ROI图像
            namedWindow("ROI");
            imshow("ROI", roi);
            waitKey(0);
        }
        draw = false;
        break;

        //移动光标
    case EVENT_MOUSEMOVE:
        if (draw)
        {
            //用MIN得到左上点作为矩形框的起始坐标,如果不加这个,画矩形时只能向一个方向进行  
            rect.x = MIN(x, cursor.x);
            rect.y = MIN(y, cursor.y);
            rect.width = abs(cursor.x - x);
            rect.height = abs(cursor.y - y);
            //防止矩形区域超出图像的范围  
            rect &= Rect(0, 0, src.cols, src.rows);
        }
        break;
    }
}

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opencv——感兴趣区域(ROI)的分析和选取[详细总结]_第13张图片

 参考链接:(8条消息) OpenCV中感兴趣区域的选取与检测(一)_鼹鼠的胡须 的博客-CSDN博客_opencv感兴趣区域

                   (8条消息) OpenCV探索之路(十三):详解掩膜mask_weixin_34221773的博客-CSDN博客

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