OpenCV截取ROI区域——多种形状(圆形)

背景：在做一个中国象棋机器人的项目，项目中需要识别象棋棋子上的汉字，计划采用CNN的方式实现这一功能。在制作CNN训练的数据集的时候，需要一个截取象棋中心文字的问题。当我们定位到一个象棋的位置之后，我首先将包裹象棋的一个50*50的矩形取阈截取出来，但是，发现如果只是做矩形的截取的话，截取的图像仍然会包含一部分的棋盘，导致训练时的干扰，因此就考虑再做圆形的截取
语言：C++（Opencv3.4.1）
1、截取矩形的ROI：

Rect rc(m_allcenter[i].x - mask.cols / 2, m_allcenter[i].y - mask.rows / 2, mask.cols, mask.rows);
        Mat subMat(_enhance, rc);

可以看到，在截取一个矩形的时候，比较简单，可以直接定义一个Opencv中的Rect对象，输入需要截取的矩形区域的坐标即可.
2、截取圆形的ROI：
　　这里涉及到截取一个不是矩形的区域，不管是截取一个圆形、椭圆，或者是截取一个不规则多边形，其方法都是使用contour(轮廓)来指定ROI。
　　比如，要截取一个多边形的ROI区域：

 Mat dst;
 2     Mat roi = Mat::zeros(img.size(),CV_8U);
 3 
 4     vector<vector<Point>> contour;
 5     vector<Point> pts;
 6     pts.push_back(Point(30,45));
 7     pts.push_back(Point(100,15));
 8     pts.push_back(Point(300,145));
 9     pts.push_back(Point(330,240));
10     pts.push_back(Point(50,250));
11     contour.push_back(pts);
12 
13     drawContours(roi,contour,0,Scalar::all(255),-1);
14     img.copyTo(dst,roi);
15 
16     imshow("roi",roi);
17     imshow("img",img);
18     imshow("dst",dst);

如果要截取一个圆形区域，方法相似：

Mat dst = Mat::zeros(image.size(), image.type());
    Mat mask = Mat::zeros(image.size(),CV_8U);

    Point circleCenter(mask.cols / 2, mask.rows / 2);
    int radius = min(mask.cols, mask.rows)/2;
    // 画圆
    circle(mask, circleCenter, radius, Scalar(255),-1);

    image.copyTo(dst, mask);

如果要截取一个椭圆呢？也是一样的方法：
ellipse(mask,circleCenter,Size(240,146),10,-180,180,Scalar(255),-1);
项目实例：

 Mat _enhance;
    Mat templ = imread(m_tempFile, IMREAD_GRAYSCALE);
    Mat farm = imread(m_farmFile, IMREAD_GRAYSCALE);
    farm.convertTo(_enhance, -1, 2, 50);   
    m_allAveBright.reserve(m_allcenter.size());
    for(uint i = 0; i < m_allcenter.size(); i++)
    {
        Mat dst;
        Mat mask = Mat::zeros(templ.size(), CV_8U);
        Point center(mask.cols / 2, mask.rows / 2);
        int radius = cv::min(mask.cols, mask.rows) / 2;
        circle(mask, center, radius, Scalar(255),  -1);


        Rect rc(m_allcenter[i].x - mask.cols / 2, m_allcenter[i].y - mask.rows / 2, mask.cols, mask.rows);
        Mat subMat(_enhance, rc);
        subMat.copyTo(dst, mask);
        Scalar scalar = mean(dst);
        m_allAveBright.push_back(scalar.val[0]);    
//        circle(_enhance, m_allcenter[i], radius, Scalar(255, 0, 0), 2);
    }