OPENCV图像处理基础(二)感兴趣区域ROI

本文演示了如何在源图片中使用水印作为感兴趣区域的一种方法,并详细解释了操作过程和代码实现。

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说到图像的感兴趣区域,玩过微博的对水印不陌生吧,水印就是感兴趣区域的一种用法。
今天就在这里演示一下如何上水印。其实其思路就是,在源图片(要被上水印的图)中画划出一片区域,然后在用水印图(不一定要是文字,任意图片都可以)覆盖到那个划出来的区域。
用到的素材(取自:《OpenCV计算机视觉编程》非广告哈):
源图片

水印图

#include<iostream>
#include<opencv2\opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{   
    namedWindow("感兴趣区域");
    Mat orignimg = imread("beach.jpg");//读取源图
    Mat logoimg = imread("logo.jpg");//读取水印图
    Mat imgroi = orignimg(Rect(30,30, logoimg.cols, logoimg.rows));//设置orign图片上坐标为(100,100),长宽和logoimg相等的区域为感兴趣区域。其实就是在源图片中划出一片区域作为感兴趣区域,因为Mat类型单纯赋值是一种浅拷贝,数据域是共享的,所以通过修改imgroi可以直接影响orignimg的数据。
    //PS:Mat,Rect ,Point数据结构的坐标原点都是在左上角。如果是笛卡尔坐标系死粉,建议自己撸个顺序遍历输出二维数组的程序可以有助于接受这种安排。
    ///opencv3中的行数对应于以前版本的高度height,列数对应宽度。这里要特别注意如果,弄反了会出不了效果!
    logoimg.copyTo(imgroi,logoimg);//这里是深拷贝,直接把logoimg水印图复制到imgroi的数据域
    //输出一些信息
    cout << "orignimg的行数:" << orignimg.rows << "列数:" << orignimg.cols << endl;
    cout << "logoimg的行数:" << logoimg.rows << "列数:" << logoimg.cols << endl;
    imshow("感兴趣区域", orignimg);
    waitKey(0);
    return 0;
}

以下是效果图:
效果图

至于水印为什么在左上角,而不是右下角。在看一遍代码就知道啦。

注:本人才疏学浅,欢迎指正

import cv2 as cv import numpy as np def fill_color_demo(image): copyImage = image.copy() h,w = image.shape[:2] mask = np.zeros([h+2,w+2],np.uint8) cv.floodFill(copyImage,mask,(30,30),(0,255,255),(100,100,100),(50,50,50),cv.FLOODFILL_FIXED_RANGE) cv.imshow("fill_color",copyImage) def fill_binary_demo(): image = np.zeros([400,400,3],np.uint8) image[100:300,100:300,:] =255 cv.imshow("fill_binary",image) mask = np.ones([402,402,1],np.uint8) mask[101:301,101:301] =0 cv.floodFill(image,mask,(200,200),(0,0,255),cv.FLOODFILL_MASK_ONLY) cv.imshow("filled_binary",image) src = cv.imread("E:/opencv/picture/me.jpg") cv.imshow("initial_window",src) face = src[50:350,100:300] gray = cv.cvtColor(face,cv.COLOR_BGR2GRAY) back_face = cv.cvtColor(gray,cv.COLOR_GRAY2BGR) src[50:350,100:300] = back_face cv.imshow("face_window",src) fill_color_demo(src) fill_binary_demo() cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() 知识点: 1. 选取ROI感兴趣区域 src[ : , : ] = 像素矩阵 然后显示src图像就会出现ROI区域的像素值是像素矩阵的值。 容易混淆的。 h,w= src.shape[:2] ,获取图片的高度(x),获取图片的宽度(y) 2. 彩色图像的泛洪填充 def fill_color_demo(image): copyImage = image.copy() #复制图像 h,w = image.shape[:2] #读取图像的高,宽 mask = np.zeros([h+2,w+2],np.uint8) #新建一个mask矩阵,+2是官方要求必须是8位字节的 cv.floodFill(copyImage,mask,(30,30),(0,255,255)(100,100,100),(50,50,50),cv.FLOODFILL_FIXED_RANGE) cv.imshow("fill_color",copyImage) 关于floodFill(InputOutputArray image, Point seedPoint, Scalar newVal, Rect* rect=0, Scalar loDiff=Scalar(), Scalar upDiff=Scalar(), int flags=4 ) 通俗解释:floodFill( 1.操作的图像, 2.掩模mask, 3.漫水填充算法的起始位置,4.填充的颜色, 5.填充颜色的低值, 6.填充颜色的高值 ,7.填充的方法) 关于参数5:读取起始位置的像素值,并由起始位置的像素值-参数五的值即可得到漫水目标区域的下限值 关于参数6:读取起始位置的像素值,并由起始位置的像素值+参数六的值即可得到漫水目标区域的上限值 FLOODFILL_FIXED_RANGE -(既可以用于彩色也可用于灰度图像) 如果设置为这个标识符的话,就会考虑当前像素与种子像素之间的差,否则就考虑当前像素与其相邻像素的差。也就是说,这个范围是浮动的。 FLOODFILL_MASK_ONLY - (只用于灰度图像)如果设置为这个标识符的话,函数不会去填充改变原始图像 (也就是忽略第三个参数newVal), 而是去填充掩模图像(mask) 注意:mask表示操作掩膜,单通道,8位,长宽都比输入图像大2个像素点的图像。漫水填充不会填充掩膜mask的非零像素区域。(这个大小只能是size.height+2,size.width+2)! 如果是对灰度图像进行漫水操作,填充的颜色值new_value就会被忽略掉(但是也需要设置编写否则语法过不了关),flag部分写cv.FLOODFILL_MASK_ONLY。 3. 灰度图像的泛洪填充 4. image = np.zeros([400,400,3],np.uint8) image[100:300,100:300,:] =255 #建立一个图像矩阵,并将[100:300,100:300]像素值设置为255,即那一块是白色 cv.imshow("fill_binary",image) mask = np.ones([402,402,1],np.uint8) #建立mask矩阵,官方要求+2,必须是8位字节的 mask[101:301,101:301] =0#设置mask[101:301,101:301]位置的像素值为0 cv.floodFill(image,mask,(200,200),(0,0,255),cv.FLOODFILL_MASK_ONLY) #cv.FLOODFILL_MASK_ONLY:mask的指定的位置为零时才填充,不为零不填充。 #如果设置为cv.FLOODFILL_MASK_ONLY的话,函数不会去填充改变原始图像 (也就是忽略第三个漫水填充算法的起始位置), 而是去填充掩模图像mask cv.imshow("filled_binary",image) 知识盲区解答: 对ROI进行直接赋值像素值怎么做? 答:image[100:400,100:200] = np.zeros([300,100,3],np.uint8)
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