opencv--学习之感兴趣区域（ROI）

来源：互联网发布：马扎克加工中心编程编辑：程序博客网时间：2024/06/05 16:37

两种获得感兴趣矩形区域的方式

一个是直接用函数 cvSetImageROI(IplImage* image, Cvrect rect), 其中image是加载的一幅图像， rect = cvRect(x, y, width, height) ，x,y给出了矩形在原图像中的起点（从左上起），width，height给出了矩形的宽和高。书中示例给出了将该矩形区域的蓝色通道增加150 （即语句cvAddS(interestimg, cvScalar(add), interestimg)）后的图像输出。书中源码如下：

[cpp] view plaincopy
#include <cv.h>  
#include <highgui.h>  
// ch3_ex3_12 image_name x y width height add#   
int main(int argc, char** argv)  
{  
  
    IplImage* src;  
    cvNamedWindow("Example3_12_pre", CV_WINDOW_AUTOSIZE);  
    cvNamedWindow("Example3_12_post", CV_WINDOW_AUTOSIZE);    
    if( argc == 7 && ((src=cvLoadImage(argv[1],1)) != 0 ))  
    {  
        int x = atoi(argv[2]);  
        int y = atoi(argv[3]);  
        int width = atoi(argv[4]);  
        int height = atoi(argv[5]);  
        int add = atoi(argv[6]);  
        cvShowImage( "Example3_12_pre", src);  
        cvSetImageROI(src, cvRect(x,y,width,height));  
        cvAddS(src, cvScalar(add),src);  
        cvResetImageROI(src);  
        cvShowImage( "Example3_12_post",src);  
      cvWaitKey();  
    }  
  cvReleaseImage( &src );  
  cvDestroyWindow("Example3_12_pre");  
  cvDestroyWindow("Example3_12_post");     
    return 0;  
}  

另一个方法是通过使用widthStep来直接达到与上面相同的效果，这个相当于通过原图的信息来建立一个需要的长宽的矩形IplImage类型，然后再根据期望的感兴趣区域位置，找到矩形的左上角在原图上的坐标，这样就成功划出了感兴趣矩形区域了

与此同时，根据后面的alpha融合的内容，试着将载入了另一幅图像，然后选取了该图像同样大小的一部分，和原图的感兴趣区域按一定的权值融合了，于是使得操作区域出现了“你中有我，我中有你”的现象

[cpp] view plaincopy
#include <cv.h>  
#include <highgui.h>  
// ch3_ex3_12 image_name x y width height add#   
int main(int argc, char** argv)  
{  
  
    IplImage* src;  
    IplImage* src2;  
    cvNamedWindow("Example3_12_pre", CV_WINDOW_AUTOSIZE);  
    cvNamedWindow("Example3_12_post", CV_WINDOW_AUTOSIZE);  
    if (argc == 10 && ((src = cvLoadImage(argv[1], 1)) != 0))  
    {  
        src2 = cvLoadImage(argv[9]);  
        IplImage* interestimg = cvCreateImageHeader(  
            cvSize(250, 300),  
            src->depth,  
            src->nChannels  
            );  
        IplImage* interestimg2 = cvCreateImageHeader(  
            cvSize(250, 300),  
            src->depth,  
            src->nChannels  
            );  
        interestimg2->origin = src2->origin;  
        interestimg2->widthStep = src2->widthStep;  
        interestimg2->imageData = src2->imageData + 12 * src2->widthStep + 12 * src2->nChannels;  
        interestimg->origin = src->origin;  
        interestimg->widthStep = src->widthStep;  
        interestimg->imageData = src->imageData + 120 * src->widthStep + 120 * src->nChannels;  
        int add = atoi(argv[6]);  
        //double alpha = (double)atof(argv[7]);  
        //double beta = (double)atof(argv[8]);  
        cvShowImage("Example3_12_pre", src);  
        //cvAddS(interestimg, cvScalar(add), interestimg);  
        cvAddWeighted(interestimg, alpha, interestimg2, beta, 0.0, interestimg);  
        //interestimg->imageData = src->imageData + 120 * src->widthStep + 120 * src->nChannels + 1;  
        //cvAddS(interestimg, cvScalar(20), interestimg);  
        //interestimg->imageData = src->imageData + 120 * src->widthStep + 120 * src->nChannels + 2;  
        //cvAddS(interestimg, cvScalar(30), interestimg);  
        cvResetImageROI(src);  
        cvShowImage("Example3_12_post", src);  
        cvWaitKey();  
    }  
    cvReleaseImage(&src);  
    cvDestroyWindow("Example3_12_pre");  
    cvDestroyWindow("Example3_12_post");  
    return 0;  
}  

书中源程序使用

        sub_img->imageData = interest_img->imageData +
          interest_rect.y * interest_img->widthStep +
          interest_rect.x * interest_img->nChannels;

来找到感兴趣区域的左上角坐标，这样是对蓝色通道数据进行操作，我们可以在后面+1，或+2来对红色或绿色通道来操作，如：interestimg->imageData = src->imageData + 120 * src->widthStep + 120 * src->nChannels + 1;来对红色通道操作

在本程序中，出项了之前没用过的函数“atoi()”,这是一个将字符转换为整形的函数，比如，命令参数中输入的字符串“12”，可以用该函数转换为整形数“12”，同样，atof()将字符转换为浮点型……

0 0