OpenCV中ROI 总结

ROI(region of interest)，也就是感兴趣区域，如果你设置了图像了ROI，那么在使用OpenCV的函数的时候，会只对ROI区域操作，其他区域忽略。举个例子：
原图:

现在要将这幅图的蓝色通道加150
如果没有设置ROI，则函数作用在这个图像上，整个图像的所有像素的蓝色通道都会被加上150

但是现在我设置了ROI，
Rect ROI(0,100,width/2,height/2);
则函数只会作用在我设置的ROI区域，其他区域保持不变。效果如下图

在OpenCV1.0中，我们看一下IplImage的数据结构

typedef struct _IplImage  {      int  nSize;             /* sizeof(IplImage) */      int  ID;                /* version (=0)*/      int  nChannels;         /* Most of OpenCV functions support 1,2,3 or 4 channels */      int  alphaChannel;      /* Ignored by OpenCV */      int  depth;             /* Pixel depth in bits: IPL_DEPTH_8U, IPL_DEPTH_8S, IPL_DEPTH_16S,                                IPL_DEPTH_32S, IPL_DEPTH_32F and IPL_DEPTH_64F are supported.  */      char colorModel[4];     /* Ignored by OpenCV */      char channelSeq[4];     /* ditto */      int  dataOrder;         /* 0 - interleaved color channels, 1 - separate color channels.                                cvCreateImage can only create interleaved images */      int  origin;            /* 0 - top-left origin,                                1 - bottom-left origin (Windows bitmaps style).  */      int  align;             /* Alignment of image rows (4 or 8).                                OpenCV ignores it and uses widthStep instead.    */      int  width;             /* Image width in pixels.                           */      int  height;            /* Image height in pixels.                          */      struct _IplROI *roi;    /* Image ROI. If NULL, the whole image is selected. */      struct _IplImage *maskROI;      /* Must be NULL. */      void  *imageId;                 /* "           " */      struct _IplTileInfo *tileInfo;  /* "           " */      int  imageSize;         /* Image data size in bytes                                (==image->height*image->widthStep                                in case of interleaved data)*/      char *imageData;        /* Pointer to aligned image data.         */      int  widthStep;         /* Size of aligned image row in bytes.    */      int  BorderMode[4];     /* Ignored by OpenCV.                     */      int  BorderConst[4];    /* Ditto.                                 */      char *imageDataOrigin;  /* Pointer to very origin of image data                                (not necessarily aligned) -                                needed for correct deallocation */  }  IplImage;  

ROI的实现是通过结构体

struct _IplROI *roi; 

来实现的，其中定义如下

typedef struct  _IplROI {      int  coi; /*0 - no COI (all channels are selected), 1 - 0th channel is selected ...*/    int  xOffset;      int  yOffset;      int  width;      int  height;  }IplROI;  

示例代码：

<span style="white-space:pre">    </span>IplImage *image = cvLoadImage(LENA_COLOR, -1);      //输出      cout<<"width:"<<image->width<<endl;      cout<<"height:"<<image->height<<endl;      cout<<"widthStep:"<<image->widthStep<<endl;      //设置ROI      cvSetImageROI(image, cvRect(0, 100, image->width / 2, image->height / 2));//设置ROI      cvAddS(image, cvScalar(150), image);//将蓝色通道增加150      //输出      cout<<"width:"<<image->width<<endl;      cout<<"height:"<<image->height<<endl;      cout<<"widthStep:"<<image->widthStep<<endl;      cvResetImageROI(image);//★释放ROI，否则，只会显示ROI区域      cvNamedWindow("ROI", 1);      cvShowImage("ROI", image);      cvWaitKey(0);  

图片采用了512*512的彩色Lena图，实验结果:


在OpenCV2.0中，ROI的实现方式就不同了
大致有两种方式
1.通过重载运算符(其实也是通过构造函数实现的)
Mat B= A(Range::all(), Range(1, 3));
Mat B=A(Rect(0,0,100,100));
2.通过构造函数
Mat(const Mat& m, const Range&rowRange, const Range& colRange=Range::all());
Mat(const Mat& m, const Rect& roi);
大家可以参考1.0的程序写出2.0的版本，实现也非常简单。
下面我想说的是，通过下面的方式创建ROI
Mat B= A(Range::all(), Range(1, 3));
Mat B=A(Rect(0,0,100,100));
则B和A是共享数据内存的，B使用的还是A的内存，只是B的Mat结构体中一些参数被修改了。
有的时候我们想拷贝数据，创建一个独立的ROI子图像，可以通过下面程序中的方式。
下面直接给出一个简单的示例程序：

void Learn_ROI_Function()  {      //创建一个简单的图像      Mat simpleImage=(Mat_<int>(3,3)<<1,2,1,                      1,2,1,                      1,2,1                      ;      //////////////////////////////不拷贝数据////////////////////////////////////////////      //设置ROI，！注意是共享内存的方式      //方式1：Mat  B = A(Range::all(), Range(1, 3));      //方式2: Mat  B= A(Rect(0,0,100,100));      Mat ROI=simpleImage(Rect(1,1,2,2));      //行,列和每行的通道数(步长)      cout<<"/////////////Not Copy Data///////////////////"<<endl;      cout<<"rows:"<<ROI.rows<<endl;      cout<<"cols:"<<ROI.cols<<endl;      int widthStep=ROI.step1(0);      cout<<"widthStep:"<<widthStep<<endl;//3：每行通道数没变      //遍历ROI，注意内存模型      //输出2,1,1,2      cout<<"data:"<<" ";      int *data=(int *)ROI.data;      for (int i=0;i<=3;++i)      {          cout<<data[i]<<",";      }      //////////////////////////////////拷贝数据，创建独立ROI子图像///////////////////////////      //采用数据拷贝方式创建独立的ROI图片      IplImage iplImage=ROI;      Mat copyedROI(&iplImage,true);      //行,列和每行的通道数(步长)      cout<<"\n\n/////////////Copy Data///////////////////"<<endl;      cout<<"rows:"<<copyedROI.rows<<endl;      cout<<"cols:"<<copyedROI.cols<<endl;      widthStep=copyedROI.step1(0);      cout<<"widthStep:"<<widthStep<<endl;//3：每行通道数没变      //遍历ROI，注意内存模型，输出2,1,2,1  

<span style="white-space:pre">    </span>cout<<"data:"<<" ";  

int *data2=(int *)copyedROI.data;      for (int i=0;i<=3;++i)      {          cout<<data2[i]<<",";      }      cout<<endl;  }  

结果：

内存示意图
没有拷贝数据

拷贝数据之后

没有拷贝之前，ROI实际上共享simpleImage的内存，只是改变了一下ROI的Mat中的一些成员变量:
data,rows,cols，从内存示意图中可以看出。
这里要注意，ROI的步长step1(0)并没有改变，还是与原图像一样，这样支持ROI的OpenCV函数遍历图像的时候才不致出错.因为遍历图像的时候，都是使用步长控制的。

ROI中有效数据在内存中是不连续的，如果你采用上面连续访问形式，会出错的，得到的数据位2,1,1,2，而我们需要的实际数据应该是2,1,2,1。如果需要访问，可以采用OpenCV中at()方法，或者使用步长控制指针。读者可以自己实现一下，也比较简单。

拷贝数据后，copyedROI实际上是一副独立的图片.有效数据在内存中是连续的，所以输出的数据是对的。

ROI有个非常实用的功能，就是实现滑动窗口。