原来cvMinMaxLoc的roi是这样的

最新推荐文章于 2021-03-21 22:36:46 发布

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本文介绍了使用OpenCV进行图像处理时，如何正确地处理感兴趣区域(ROI)的坐标问题。特别是当需要从ROI坐标转换回原图坐标时，文中提供了一个具体的例子，解释了如何避免常见的坐标转换错误。

cvSetImageROI(result,resultrect);
  cvMinMaxLoc(result, &min_val, &max_val,&min_loc,&max_loc, NULL );
  center.x=min_loc.x-(int)objsize/2;center.y=min_loc.y-(int)objsize/2;
  cvResetImageROI(result);

有时候，匹配要结合位置，所以之匹配的目标不一定是真正的目标。所以要求roi的最小值，这样写结果总不对，后来才发现，原来结果min_loc是roi的坐标，还要反算出原图的坐标。

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视频touch roi roi是什么

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<think>嗯，用户问的是视频处理中的"touch ROI"和"ROI"概念，这需要结合引用材料中的技术细节来解释。用户可能正在开发视频应用或研究计算机视觉，需要明确这两个术语在具体场景中的实现方式。从引用[1]看，ROI在自动白平衡(AWB)算法中起关键作用——人脸识别模块会输出awb_roi_gain_r/g/b参数，系统通过人脸区域的颜色数据反推色温。这里ROI是算法关注的图像子区域，而touch ROI可能对应其提到的"Touch Area"这种交互触发的关注区域。引用[2]的SLAM流程图也印证了这点，摄像头捕捉环境后，计算机视觉需要先定位关键区域才能进行空间建模。用户提到的"视频交互"场景下，touch ROI应该是指用户触摸屏幕时指定的动态关注区域，比如点击视频某处放大查看细节。引用[5]的内存管理机制其实也相关——当系统处理多个ROI时(如Main Face + Touch Area + Global)，需要高效的内存分配策略。这解释了为什么MTK平台要设计三重ROI管理架构。用户没有直接问技术实现，但引用[1]的调试要点提示了关键矛盾：ROI权重设置不当会导致色温错误。所以回答时需强调应用场景的差异，比如人脸ROI优先于全局ROI，而touch ROI可能是临时覆盖两者的用户指令。最后要注意数学表达规范。虽然当前问题不涉及公式，但若展开计算ROI权重(如$W_{face} = \frac{A_{face}}{A_{frame}}$)，必须用$...$包裹。</think>在视频处理和交互领域，**ROI（Region of Interest）** 指图像或视频帧中需要特别关注的**关键区域**，而 **Touch ROI** 特指用户通过触摸交互指定的动态关注区域。以下是详细解析： --- ### 一、ROI 的核心定义与应用 1. **基础概念** ROI 是从整幅图像中**划定的子区域**，系统会优先处理该区域的视觉数据以提升效率。 **公式表示**：若图像为 $I(x,y)$，ROI 可定义为矩形区域 $R = \{ (x,y) \mid x_1 \leq x \leq x_2,\ y_1 \leq y \leq y_2 \}$。 2. **视频处理中的典型用途** - **自动白平衡（AWB）**：通过人脸 ROI 提取肤色 RGB 均值，结合 LUT 反推色温，避免背景偏色干扰[^1] - **实时性能优化**：仅处理 ROI 内数据，降低计算负载（如移动端人脸识别） - **多目标协同**：在多人脸场景中，系统可管理多个 ROI（主脸/触摸区域/全局）并加权融合结果[^1] --- ### 二、Touch ROI 的交互逻辑 1. **本质定义** 用户通过**触摸屏幕**实时标记的视频区域，系统将其作为高优先级处理目标。 **示例场景**： ```mermaid graph LR A[用户触摸屏幕] --> B{系统检测坐标} B --> C[生成Touch ROI区域] C --> D[对该区域增强处理] D --> E[输出聚焦效果] ``` 2. **技术实现关键** - **动态权重机制**：Touch ROI 优先级通常高于自动检测的 ROI（如人脸） - **硬件协同**： - 高通平台：通过 SnapCamera 传递 ROI 坐标，AWB 模块记录 `awb_roi_gain_r/g/b`[^1] - 联发科平台：使用 `AWB_STAT_FACE_VALID_FLAG` 和 `face_gain` 控制三重 ROI 权重[^1] - **防抖设计**：设置稳定性阈值，避免触摸抖动导致色温突变[^1] --- ### 三、典型应用场景对比 | **ROI 类型** | **产生方式** | **应用案例** | **技术挑战** | |--------------|--------------------|---------------------------------------|-----------------------------| | **人脸 ROI** | 算法自动检测 | AWB 肤色校正、美颜聚焦 | 遮挡处理/多人脸权重分配[^1] | | **Touch ROI** | 用户交互触发 | 视频点击放大、区域测光、AR 物体锚点 | 实时坐标转换/防误触 | | **全局 ROI** | 全帧默认处理 | 场景分析、背景渲染 | 计算资源消耗大 | --- ### 四、开发调试要点 1. **测试场景设计** - 组合色卡与人脸，验证 Touch ROI 是否覆盖自动检测 ROI 时肤色仍准确[^1] - 模拟强遮挡/反光场景，测试 ROI 置信度过滤机制（如 `face_gain` 失效时切换全局 AWB）[^1] 2. **跨模块协同** - AE（自动曝光）与 AWB ROI 需同步更新，避免曝光偏差导致色温反推错误[^1] - 内存优化：PSRAM 中为动态 ROI 分配专用缓冲区（见内存监控表）[^5] ```markdown | 内存类型 | 总容量 | ROI安全阈值 | 恢复策略 | |----------|--------|-------------|------------------| | PSRAM | 4MB | <500KB | 释放临时缓冲区 | | 内部RAM | 320KB | <50KB | 重启关键服务 | ``` --- **总结**：ROI 是视频智能处理的**空间注意力机制**，而 Touch ROI 将用户意图转化为机器可操作的视觉指令链。两者结合实现了从"机器主导"到"人机协同"的交互升级[^1][^2]。