opencv中感兴趣区域以及mask的使用

本文介绍了使用OpenCV处理图像中的感兴趣区域(ROI)的基本方法,包括如何提取特定颜色的目标、隐藏非目标区域以及对特定区域进行图像处理。通过具体实例展示了实现这些功能的代码。

在图像处理的过程中,我们时常需要对指定区域或目标进行操作,这个区域我们称之为感兴趣区域。在学习opencv的初级阶段,对于感兴趣区域的操作方法是必须要掌握的。

比如下图:


我们获取到一帧图像Img,它里面有两个目标,一个蓝色块和一个红色块,我们一般会经常碰到以下三种情况:

(1)我们希望将Img中的蓝色目标提取出来并另存为一个图像;

(2)我们希望将Img中不是蓝色目标的其他目标都隐藏起来,只显示蓝色目标,或只对蓝色目标的区域进行图像处理。

(3)我们只希望对Img中红色目标区域进行处理。

我们假设蓝色目标区域处在矩形框R中,程序代码如下:

Mat image,mask;
	Rect r1(100,100,50,100);
	Mat img1,img2,img3,img4;
	for(;;)
	{

		sequence >> image;
		mask = Mat::zeros(image.size(),CV_8UC1);
		mask(r1).setTo(255);

		img1 = image(r1);

		image.copyTo(img2,mask);
		
		image.copyTo(img3);
		img3.setTo(0,mask);


		imshow("Image sequence", image);
		imshow("img1",img1);
		imshow("img2",img2);
		imshow("img3",img3);
		imshow("mask",mask);
		waitKey(0);
	}

结果如下:


注意:上图中第二行的那个Img2应该为Img3,。

### 使用 OpenCV 在 Python 中定义和操作图像的 ROI 在计算机视觉应用中,感兴趣区域(Region of Interest, ROI)是指图像中的特定部分,在该区域内执行进一步分析或处理。OpenCV 提供了多种方法来定义和操作这些区域。 #### 创建和设置 ROI 要定义一个 ROI,可以使用 NumPy 数组切片功能直接访问图像矩阵的一部分: ```python import cv2 import numpy as np # 加载原始图片 image = cv2.imread('example.jpg') # 定义ROI的位置(x,y)以及宽度和高度(w,h) x, y, w, h = 100, 50, 200, 150 # 获取并显示ROI roi = image[y:y+h, x:x+w] cv2.imshow('ROI', roi) # 将修改后的ROI放回原位置 image[y:y+h, x:x+w] = modified_roi ``` 上述代码展示了如何提取指定坐标范围内的子矩形作为新的图像对象 `roi`[^1]。需要注意的是,当对这个新对象进行任何更改时,由于其共享相同的内存空间,因此也会反映到源图像上;如果希望独立编辑,则需先复制一份副本再做改动。 对于更复杂的形状或者多边形轮廓所包围起来的部分,可以通过掩码技术实现精确裁剪: ```python mask = np.zeros(image.shape[:2], dtype="uint8") cv2.rectangle(mask, (x, y), (x + w, y + h), 255, -1) masked_image = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask) ``` 这里创建了一个全黑背景下的白色矩形框作为遮罩层,并利用按位逻辑运算保留仅限于选定边界内部的内容[^2]。 另外一种常见场景是在视频流帧间追踪目标物体移动轨迹的过程中动态调整ROI大小与位置参数[x][y][w][h],这通常涉及到特征点匹配算法或是基于颜色直方图统计分布模式识别等高级话题[^3]。
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