OpenCV(c++版)在一个图上画多个ROI

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <vector>
//在一个图上绘制多个roi区域
class draw_rects
{
public:

	cv::Point pat1, pat2;//定义roi的对角点
	bool drawing = false;
	cv::Mat image;
	std::vector<cv::Rect> rois;
//void draw_roi(int event, int x, int y, int flags, draw_rects* userdata)
void draw_roi(int event, int x, int y, int flags, void* userdata)
 {
	
	if (event == cv::EVENT_LBUTTONDOWN)//鼠标左键被按下
	{
		pat1 = cv::Point(x, y);//获取当前鼠标的起始点
		drawing = true;
	}
	else if (event == cv::EVENT_MOUSEMOVE && drawing)//鼠标在移动,实时显示画方框过程用
	{
		//只有event == cv::EVENT_MOUSEMOVE和drawing为真时,才实时显示画方框过程
		pat2 = cv::Point(x, y);//获取当前坐标
		cv::Mat tempImage = image.clone();  // 克隆图像用于实时绘制,克隆图像是为了更好的显示画方框
		cv::rectangle(tempImage, pat1, pat2, cv::Scalar(0, 255, 0),4);//用于在鼠标移动的时候也显示方框
		cv::imshow("Draw ROIs", tempImage);
	}
	else if (event == cv::EVENT_LBUTTONUP)
	{
		//用于在原始图像上显示ROI区域
		pat2 = cv::Point(x, y);
		drawing = false;
		rois.push_back(cv::Rect(pat1, pat2));
		cv::rectangle(image, pat1, pat2, cv::Scalar(0, 255, 0),4);
		cv::imshow("Draw ROIs", image);
	}
 }


};
int main()
{
	cv::Mat image;
	image = cv::imread("D:\\Code\\123.png"); // 请替换为你自己的图像路径
	// 创建一个窗口
	cv::namedWindow("Draw ROIs");

	draw_rects drawer;//类要先实例化
	drawer.image = image;//传递图像数据



	// 设置鼠标回调函数
	// cv::setMouseCallback 函数期望一个回调函数,该回调函数应该是一个函数指针,或者是一个成员函数时,应该正确地绑定对象实例。
	// 将draw_rects类的成员函数draw_roi作为鼠标回调函数绑定到OpenCV的cv::setMouseCallback中,以便在鼠标事件发生时能够调用该成员函数。
	cv::setMouseCallback(
		"Draw ROIs",
		[](int event, int x, int y, int flags, void* userdata) {

			//将 userdata(void* 类型的指针)转换为 draw_rects* 类型的指针,便于访问 draw_rects 类的成员函数。
			//reinterpret_cast 是 C++ 中的一种强制类型转换运算符,它用于在指针或引用之间进行不安全的转换,通常用于不同类型之间的低级别转换。
			// 将userdata转换为draw_rects类指针
			draw_rects* drawer = reinterpret_cast<draw_rects*>(userdata);
			drawer->draw_roi(event, x, y, flags, userdata);//通过指针 drawer 调用 draw_rects 类中的成员函数 draw_roi。
		},//鼠标事件的回调函数
		&drawer // 传递对象指针作为userdata
	);

	// 显示图像
	cv::imshow("Draw ROIs", image);

	// 等待按键,直到按下 'q' 键退出
	while (true) {
		char key = cv::waitKey(1);
		if (key == 'q') {
			break;  // 按 'q' 键退出
		}
	}
	return 0;
}

<think>好的,我现在需要帮助用户解决在C++中使用OpenCV像复制到大布中央的问题。首先,我得理解用户的具体需求。用户有一个较小的像,想要将它放置在一个更大的布的中心位置。这可能用于像处理中的像拼接、添加边框或者制作海报等应用场景。 接下来,我需要回忆OpenCV中相关的函数和方法。首先,创建一个布应该使用cv::Mat类,初始化一个指定大小的矩阵,并填充背景色,通常是白色或黑色。然后,确定小像在大布中的位置。这里需要计算左上角的起始坐标,使得像居中。计算坐标的方法应该是将大布的宽度和高度分别减去小像的宽度和高度,然后除以二,这样就能得到居中的位置。 需要注意的是,如果像的通道数不同,比如一个是RGB,另一个是灰度,可能会导致错误。因此,在复制像之前,可能需要检查通道数是否一致,或者进行颜色空间的转换。此外,如果小像比大布还大,用户可能需要先调整像大小,但根据问题描述,用户应该已经确保小像较小,所以可能不需要处理这种情况,但或许可以提到这一点作为注意事项。 然后,使用cv::Mat的ROI(Region of Interest)方法,将大布中的中心区域作为ROI,然后将小像复制到这个ROI中。这里的关键函数是cv::Mat::copyTo(),它可以将小像复制到指定的ROI区域。 接下来,我应该考虑代码的具体实现步骤。首先,读取原始像,然后创建目标布。例如,如果原始像是img,那么大布的尺寸可以是设定的width和height,或者根据用户需求动态调整。然后计算x和y的偏移量,使用公式:x = (canvas.cols - img.cols) / 2; y = (canvas.rows - img.rows) / 2;。但需要注意,如果尺寸差为奇数,除法会导致整数截断,这时候像可能不会完全居中,但通常这种偏差可以接受,或者用户可以选择进行四舍五入。不过,在OpenCV中,坐标是整数,所以只能取整。 接下来,处理可能的边缘情况,比如像类型不一致,或者尺寸问题。例如,如果用户提供的布比原小,可能需要抛出错误或者调整布大小,但根据问题描述,用户应该已经处理好了这一点。 然后,编写示例代码,展示如何实现这一过程。代码应该包括读取像,创建布,计算位置,复制像到中心。同时,需要包含必要的头文件和命名空间,比如using namespace cv;。 此外,用户可能需要将布背景设置为特定颜色,比如白色或黑色,这可以通过canvas.setTo(Scalar(255, 255, 255));来实现。对于不同类型的像(比如灰度),Scalar的参数会不同,比如单通道的话只需要一个值。 最后,测试代码的正确性,确保像确实被放置在中心,并且没有出现内存错误或类型不匹配的问题。如果用户遇到问题,可能需要检查像是否成功加载,路径是否正确,以及通道数是否匹配。 可能还需要提到其他方法,比如使用ROI和copyTo的不同参数,或者使用更高级的函数,但基本方法应该是简单直接的。同时,可以建议用户如何处理像边缘,比如当布大小不是偶数时,如何处理偏移量,或者如何添加边框效果。 总结一下,步骤大致如下: 1. 读取原始像。 2. 创建指定大小的布,并填充背景。 3. 计算原始像在布中的左上角坐标。 4. 将原始像复制到布的对应区域。 5. 显示或保存结果。 现在需要将这些步骤转化为具体的代码,并确保语法正确,特别是使用正确的OpenCV函数和数据类型。同时,需要注意异常处理,比如像读取失败的情况,但用户的问题可能不需要包含这些,但可以作为扩展建议提到。 另外,用户提供的引用内容中有提到Kalman滤波器的实现,这可能与当前问题无关,但需要确认用户是否有其他潜在需求。不过根据当前问题,用户只是想将像复制到布中心,所以应该专注于该任务。 最后,生成相关问题,帮助用户深入理解,比如如何处理不同通道的像,如何添加边框,或者如何处理大像超出布的情况等。</think>在OpenCV C++中实现像居中放置到大布的核心步骤包含:创建目标布、计算偏移量、执行像素拷贝。以下是具体实现方法: ### 分步解决方案 1. **创建目标布** ```cpp cv::Mat canvas(目标高度, 目标宽度, 原.type(), cv::Scalar(背景色)); ``` 示例:创建白色背景的800x600布: ```cpp cv::Mat canvas(600, 800, img.type(), cv::Scalar(255,255,255)); ``` 2. **计算偏移坐标** ```cpp int x = (canvas.cols - img.cols) / 2; int y = (canvas.rows - img.rows) / 2; ``` 3. **定义ROI区域** ```cpp cv::Mat roi = canvas(cv::Rect(x, y, img.cols, img.rows)); ``` 4. **执行拷贝操作** ```cpp img.copyTo(roi); ``` ### 完整示例代码 ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> int main() { // 读取源像 cv::Mat img = cv::imread("input.jpg"); if(img.empty()) return -1; // 创建800x600白色布 cv::Mat canvas(600, 800, img.type(), cv::Scalar(255,255,255)); // 计算中心坐标 int x = (canvas.cols - img.cols)/2; int y = (canvas.rows - img.rows)/2; // 定义ROI区域并拷贝 img.copyTo(canvas(cv::Rect(x, y, img.cols, img.rows))); cv::imshow("Result", canvas); cv::waitKey(0); return 0; } ``` ### 关键注意事项 1. **通道一致性**:源像与布必须具有相同通道数,三通道(BGR)与单通道(灰度)像不可直接混合操作 2. **边界保护**:当源像尺寸大于布时,需先执行缩放操作`cv::resize()` 3. **坐标计算**:奇数差值时自动取整的特性保证了坐标有效性,但会造成最多1像素的偏移 4. **色彩空间**:布颜色支持任意色彩空间,如灰度应使用`cv::Scalar(128)` ### 高级应用扩展 - **透明通道支持**:使用`CV_8UC4`类型配合`cv::Scalar(255,255,255,0)`创建带透明通道的布 - **动态尺寸适配**:通过`cv::Size(宽度, 高度)`参数实现响应式布局 - **多重像拼接**:通过修改ROI坐标实现多平铺布局
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