Opencv中的ROI介绍

Opencv中的ROI介绍

ROI(Region of Interest)是指图像中的一个矩形区域，可能你后续的程序需要单独处理这一个小区域，如图所示



如上图所示，就是ROI的一个例子，如果你对图像设置了ROI，那么，Opencv的大多数函数只在该ROI区域内运算（只处理该ROI区域），如果没设ROI的话，就会出来整幅图像。
ROI非常有用，例如我们想把图像中的人脸扣出来，进行人脸识别。需要注意的时候，ROI一定在图像内部，而不能超出图像的范围。


对图像设定ROI的函数是：


cvSetImageROI(IplImage* src,CvRect rect);
src表示的是源图像，rect只的是ROI区域。


如果要取消ROI区域，那么使用函数：


cvResetImageROI(IplImage* src);
这个函数，就把src上的ROI区域取消掉。


下面举几个例子：


例子1：
从一幅大图像中，取出一小块图像并保存这一个小块图像。
代码如下：
/* 读取大图像 */
IplImage *img1 = cvLoadImage("elvita.jpg", 1);

/* 设置图像的ROI区域
   注意ROI区域不要越界，必须在大图像的内部 */
cvSetImageROI(img1, cvRect(10, 15, 150, 250));

/* 为小图像分配内存空间
   cvGetSize(img1)返回的是一个CvSize结构体，意思就是返回了图像img1的宽度和高度，由于
img已经设置了ROI，所以cvGetSize函数对ROI区域有效，所以，返回的是ROI区域的宽度和高度 */
IplImage *img2 = cvCreateImage(cvGetSize(img1),
                               img1->depth,
                               img1->nChannels);

/* 把img1的ROI区域拷贝到img2*/
cvCopy(img1, img2, NULL);

/* 取消img1上的ROI区域 */
cvResetImageROI(img1);




例子2：
两幅不同大小的图像相加
/* 加载图像
   注意，这两幅图像有不同的宽度和高度 */
IplImage *img1 = cvLoadImage("elvita.jpg", 1);  /* 大图像  */
IplImage *img2 = cvLoadImage("fifi.jpg", 1);    /* 较小的图像*/

/* 定义ROI区域的坐标*/
CvRect rect = cvRect(25, 25, img2->width, img2->height);

/* 对图像img1设置ROI1区域 */
cvSetImageROI(img1, rect);

/* 两幅图像相加
   注意，通过对img1设置ROI区域后，两幅图像，其实有相同的宽度和高度了。 */
cvAdd(img1, img2, img1, NULL);

/* 取消感兴趣区域，即ROI区域*/
cvResetImageROI(img1);




例子3：在一个特定区域进行模板匹配 (关于模板匹配的完整代码下载)
IplImage *src = cvLoadImage("myphoto.jpg", 1);
IplImage *template = cvLoadImage("eye.jpg", 1);

CvRect rect = cvRect(25, 25, 120, 120);

//设置ROI区域
cvSetImageROI(src, rect);

IplImage *result = cvCreateImage(cvSize(rect.width  - tpl->width  + 1,
                                     rect.height - tpl->height + 1),
                              IPL_DEPTH_32F, 1);

/* 进行模板匹配 */
cvMatchTemplate(src, template, result, CV_TM_SQDIFF);

/* 查找最匹配的坐标 */
CvPoint    minlocation, maxlocation;
double    minvalue, maxvalue;
cvMinMaxLoc(result, &minvalue, &maxvalue, &minlocation, &maxlocation, 0);

/* 在源图像上画出矩形*/
cvRectangle(src,
            cvPoint(minlocation.x, minlocationc.y),
            cvPoint(minlocation.x + template->width, minlocationc.y + template->height),
            CV_RGB(255, 0, 0), 1, 0, 0 );

cvResetImageROI(src);


在上面的例子中，先定义ROI区域，再进行模板匹配，这样会加快匹配的速度，因为，只在ROI区域进行模板匹配运算。


例子4：ROI区域像素值的访问
可以想把ROI区域拷贝到一幅新的图像中，然后再访问其像素值


/* 假设已经有了一幅 8-bit 3通道图像*/


/* ROI的坐标*/
CvRect rect = cvRect(10, 20, 50, 60);


/* ROI区域的子图像 */
IplImage* subimg;


/* 设置ROI区域 */
cvSetImageROI(img, rect);


//ROI区域拷贝
cvCopy(img, subimg, NULL);


//释放ROI区域
cvResetImageROI(img);


/* 然后，就可以对subimg进行访问，其实就是访问ROI区域 */


或者可以通过ROI的左边信息进行访问




/* ROI区域的坐标 */
CvRect rect = cvRect(10, 20, 50, 60);


//设置ROI区域
cvSetImageROI(img, rect);


/* 假设，把整个ROI区域赋值为0 */
for (i = rect.y; i < (rect.y + rect.height); i++) {
    for (j = rect.x; j < (rect.x + rect.width); j++) {
        ((uchar*)(img->imageData + i * img->widthStep))[j*3] = 0;
        ((uchar*)(img->imageData + i * img->widthStep))[j*3+1] = 0;
        ((uchar*)(img->imageData + i * img->widthStep))[j*3+2] = 0;
    }
}

cvResetImageROI(img);
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