感兴趣区域(Region of Interest, ROI)
感兴趣区域，Region of Interest，简称ROI是指从原图中提取出的一个副矩阵，相当于从图像中抠出一块矩形区域。
cv
::
Mat
img2
=
img1(cv
::
Rect(x,y,width,height))
以上用法为从img1提取一个以(x,y)左上角，“width”宽度和“height”高度大小的矩阵。
感兴趣区域和原图像是一体
注意：ROI与原图像共用一块内存数据，改变ROI，则原图对应区域也会改变。
从之前的文章，这是个简单的读取并显示图像的代码：
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using
namespace
cv;
using
namespace
std;
int
main
(
int
argc,
char
**
argv)
//读取照片
Mat
image
=
imread(
"OpenCV_Logo.png"
);
//检测失误
if
(image.empty())
cout
<<
"Could not open or find the image"
<<
endl;
cin.get();
//等待键盘输入
return
-
1
;
String
windowName
=
"OpenCV Test"
;
//窗口名称
namedWindow(windowName);
//创建新窗口
imshow(windowName,
image);
//使用新窗口显示照片
waitKey(
0
);
//等待键盘输入
destroyWindow(windowName);
//关闭所有窗口
return
0
;
记得把"OpenCV_Logo.png"改为你的图像路径。
参考上面的代码，我们编出一个最简化的实验代码：
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using
namespace
cv;
using
namespace
std;
int
main
(
int
argc,
char
**
argv)
//读取照片
Mat
image
=
imread(
"OpenCV_Logo.png"
);
//感兴趣区域
Mat
roi
=
image(Rect(
300
,
100
,
300
,
300
));
imshow(
"img"
,
image);
//显示原图
imshow(
"roi"
,
roi);
//显示感兴趣区域
waitKey(
0
);
//等待键盘输入
destroyWindow(windowName);
//关闭所有窗口
return
0
;
编译运行后，我们可以看到两个窗口，个别是我们的原图和提取的roi。
注意，定义ROI范围前必须先确认源图像尺寸，确保没超边。代码中没进行这方面的错误处理。
上面我们实现了感兴趣区域的提取，下面我们要证明它与原图的关系。
在imshow之前，我们对roi进行绘图：
Mat
roi
=
image(Rect(
300
,
100
,
300
,
300
));
//在roi上绘画
rectangle(roi,
Point(
100
,
100
),
Point(
200
,
200
),
Scalar(
255
,
0
,
0
),
2
);
imshow(
"img"
,
image);
//显示原图
这段添加的代码是在roi上画一个左上角为(100,100)，右下角(200,200)，边颜色为(255,0,0)蓝，变厚为2的四边形。
编译运行后可获得以下结果：
可发现，我们在roi上绘画的四边形，在原图上也有，而且我们并没有在原图上绘画任何东西。这证明了感兴趣区域和原图像是公用同个内存空间的。
那如何是ROI独立？
与其使用以下代码：
cv
::
Mat
img2
=
img1(cv
::
Rect(x,y,width,height))
我们多调用一个Mat::copyTo()函数：
cv
::
Mat
img2;
img1(cv
::
Rect(x,y,width,height)).copyTo(img2);
