OpenCV学习笔记 | ROI区域选择提取 | Python

摘要

        ROI区域是指图像中我们感兴趣的特定区域，OpenCV提供了一些函数来选择和提取ROI区域，我们可以使用OpenCV的鼠标事件绑定函数，然后通过鼠标操作在图像上绘制一个矩形框，该矩形框即为ROI区域。本文将介绍代码的实现以及四个主要函数cv2.setMouseCallback、def select_roi(event, x, y, flags, param)、cv2.namedWindow、cv2.rectangle。

目录

一、主要函数简介        

二、代码内容讲解

三、结果展示

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原始图像素材

       

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一、主要函数简介        

        cv2.setMouseCallback 是OpenCV中的一个函数，用于设置鼠标事件的回调函数。回调函数是一种被作为参数传递给其他函数的函数，用于在特定事件发生或条件满足时被调用。函数原型为：cv2.setMouseCallback(windowName, onMouse[, param]) 。其中，windowName 表示窗口的名称，可以是创建窗口时指定的名称；onMouse表示回调函数，用于处理鼠标事件；param 表示可选参数，传递给回调函数的额外参数。这里不设置额外参数。

        def select_roi(event, x, y, flags, param) 为定义的回调函数。其中，event 表示事件的类型，可以是鼠标的按下、释放、移动等事件；x 和 y 分别表示鼠标的x坐标和y坐标；flags 表示鼠标事件的标志，用于指示是单击、双击以及按下的是哪个按钮；param 表示回调函数的额外参数。这里不设置额外参数。

        cv2.namedWindow 用于创建一个显示窗口，创建后可以使用其他OpenCV的函数在窗口中显示图像或绘图。函数原型为：cv2.namedWindow(winname[, flags]) 。其中，winname 表示窗口名称，是一个字符串。每个窗口在OpenCV中都必须有一个唯一的名称；flags 表示可选参数，用于指定窗口的显示方式，可以是以下标志的组合：

        cv2.WINDOW_NORMAL：窗口大小可调整。

        cv2.WINDOW_AUTOSIZE：窗口大小自适应图像大小。

        cv2.rectangle 是OpenCV中用于在图像上绘制矩形的函数。

        函数原型为：cv2.rectangle(img, pt1, pt2, color[, thickness[, lineType[, shift]]]) 。其中，img 表示要绘制矩形的图像；pt1 表示矩形的顶点坐标（左上角）；pt2 表示矩形的顶点坐标（右下角）；color 表示矩形的颜色，可以是BGR值的元组或整数；thickness 表示矩形边框的线宽，默认为1；lineType 表示线条的类型，默认为8连接线；shift 表示坐标点表示中的小数位数，默认为0。这里不设置线条类型，只设置线条宽度。

二、代码内容讲解

        首先，我们定义了一个名为 select_roi 的回调函数，用于处理鼠标事件。在鼠标左键按下时，它记录了矩形框的左上角坐标。在鼠标左键释放时，它记录了矩形框的右下角坐标。然后，它使用cv2.rectangle 函数在图像上绘制出选择的矩形框。drawing, top_left_pt, bottom_right_pt 都是用于处理鼠标事件的变量，用来记录鼠标交互的状态和位置信息。我们把回调函数传给cv2.setMouseCallback ，让它在 cv2.namedWindow 定义的窗口上进行操作。

def select_roi(event, x, y, flags, param):
    global drawing, top_left_pt, bottom_right_pt # 在函数内部使用这些变量时，引用或修改已经存在于全局作用域中的变量。

    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: # 如果鼠标事件为左键按下
        drawing = True # 绘图状态开始
        top_left_pt = (x, y) # 将按下的坐标赋值

    elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP: # 如果鼠标事件为左键释放
        drawing = False # 绘图状态结束
        bottom_right_pt = (x, y) # 将抬起的坐标赋值

        cv2.rectangle(image, top_left_pt, bottom_right_pt, (0, 0, 255), 2) # 用红色，线宽为2的线绘图

drawing = False #用于记录是否正在绘制矩形的状态，初始为Flase
top_left_pt, bottom_right_pt = (-1, -1), (-1, -1) # 矩形的左上角顶点坐标和矩形的右下角顶点坐标初始化

cv2.namedWindow('ROI Selection') # 创建一个窗口
cv2.setMouseCallback('ROI Selection', select_roi) # 在创建的窗口中传入回调函数

       在主循环中，我们显示了图像，并通过cv2.waitKey来检测按键输入。按下’a’键时，程序退出循环，即通过使用选择的顶点坐标来提取ROI区域，并显示在一个名为’ROI’的新窗口中。在这里，通过索引图像的像素来提取ROI区域。

        cv2.waitKey（1）会暂停程序执行，等待用户按下键盘上的一个按键。函数会返回用户按下的键的ASCII码值（整数类型），如果在等待期间没有按键按下，返回值为-1。

if cv2.waitKey(1) == 27:  # 按下ESC键退出，执行下面的提取代码
        break

        此代码判断用户是否按下了 Esc键（ASCII码值为27）。如果用户按下了ESC键，条件判断结果为True，则执行break 语句，结束循环。

while True:
    cv2.imshow('ROI Selection', image)
    if cv2.waitKey(1) == 27:  # 按下ESC键退出，执行下面的提取代码
        break

# 提取ROI区域
print("矩形左上角横坐标:",top_left_pt[0])
print("矩形左上角纵坐标:",top_left_pt[1])
print("矩形右下角横坐标:",bottom_right_pt[0])
print("矩形右下角纵坐标:",bottom_right_pt[1])
roi = image[top_left_pt[1]:bottom_right_pt[1], top_left_pt[0]:bottom_right_pt[0]] # 图像切片的第一个参数是高度，第二个参数是宽度,并且图像的最左上角坐标是（0，0）
cv_show('ROI',roi)

        需要注意的是图像的最左上角的坐标为（0，0），切片操作的第一个参数为图像高度，第二个参数才是图像的宽度。

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三、结果展示

ROI区域提取结果图像