图像感兴趣区域ROI获取的正确方式

简要：获取感兴趣区域图像，能保存得到正确的图像（cv::Mat）。

但转换成后续所需要的接口数据类型（const void* const）之后，处理结果错误。

提醒大家，获取感兴趣区域图像的方式要注意！！！

 

做图像处理时，以自己开展的具体项目中的处理为例，得到原图感兴趣区域的cv::Rect区域之后，需要将人眼感兴趣区域单独获取以后续处理，如进一步检测瞳孔中心、瞳孔半径、光斑中心等。

例如：cv::Mat SrcCalibrationImg为原图像（1280*720的人脸图）；cv::Rect EyeRoi为感兴趣的矩形框；子图像为cv::Mat EyeROI。

通常的做法是， cv::MatEyeROI = SrcCalibrationImg(EyeRoi);《OpenCV3编程入门》一书中也采用此方法。得到人眼感兴趣区域，保存下来得到的结果为：                                                                                       

                                                                                                   

图1 人眼感兴趣区域图像

由结果可以看到，确实得到并输出了感兴趣区域的cv::Mat图像。

 

1、遇见问题

在使用后续处理瞳孔与光斑的统一接口中，需要将cv::Mat的图像转成const void * const类型。

const void*const pImgEye = static_cast<void*>(EyeROI.data);

// uchar*转成const void* const

但是后续的处理结果不对，输出错误的瞳孔光斑中心等数据！！！

 

2、发现问题

排查众多原因，最终确认是因为输入的感兴趣区域图像不对。可是，人眼区域保存的图片输出是对的，究竟是怎么回事呢？

进一步证实：将const void * const再次转回cv::Mat转化之后，得到的图像如下:

                                                                                            

图2 cv::Mat转const void * const再转cv::Mat

得到错误的人眼感兴趣区域图像

 

3、解决问题

修改方法之后，cv::Mat转const void * const再转cv::Mat，也能获得正确的人眼区域图像。后续处理的结果也正确输出。

方法为：

cv::Mat EyeROI;

SrcCalibrationImg(EyeRoi).copyTo(EyeROI);

//原来的方法：cv::Mat EyeROI =SrcCalibrationImg(EyeRoi);

                                                                                              

图3 cv::Mat转const void * const再转cv::Mat

得到正确的人眼感兴趣区域图像

 

4、结论

①cv::MatEyeROI = SrcCalibrationImg(EyeRoi);的方式获取感情区域，EyeROI数据被破坏，见图2中.data数据对比。虽然现在也不知道为什么也能保存为正确实的感兴趣区域图片，建议大家还是尽量不用这种方式。

②推荐获取感兴趣区域方式：

cv::Mat EyeROI;

SrcCalibrationImg(EyeRoi).copyTo(EyeROI);能更多的满足接口的需要。