关于ROI

Opencv中的ROI(Region of Interest)是指图像中的一个矩形区域,可能你后续的程序需要单独处理这一个小区域。这个区域是你的图像分析所关注的重点。圈定该区域以便进行进一步处理。

简单的ROI例子

OpenCV中的相关函数:设置/获取感兴趣区域ROI:
void cvSetImageROI(IplImage* image, CvRect rect);//设定ROI
void cvResetImageROI(IplImage* image);//重置ROI
CvRect cvGetImageROI(const IplImage* image);//获取设定的ROI

其中,通过调用cvSetImageROI(),设定对应的image里的结构体struct _IplROI* roi等。以后对该图像的操作就是对该区域处理了,因为 ROI非空时对图像的处理仅限于ROI区域。

 

#include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#pragma comment( linker, "/subsystem:\"windows\" /entry:\"mainCRTStartup\"" ) 
using namespace std;
int main(int argc, _TCHAR* argv[])
{
    IplImage *src=cvLoadImage("C:\\Users\\lenmovo\\Pictures\\Lena.jpg");//读入图像   
     IplImage *dst;   
    cvNamedWindow("src",CV_WINDOW_AUTOSIZE);  
    cvMoveWindow("src",200,200);  
    cvShowImage("src",src);//输出未定位ROI的图像   
     cvWaitKey(0);

    CvRect ROI_rect_src;
    CvRect ROI_rect_dst;
    ROI_rect_src.x=src->width/2;
    ROI_rect_src.y=src->height/2;
    ROI_rect_src.width=200;
    ROI_rect_src.height=200;
    cvSetImageROI(src,ROI_rect_src);
    cout<<"输出图像区域"<<endl;
    cout<<(src->roi->xOffset)<<""<<(src->roi->yOffset)<<endl;
    cout<<(src->roi->width)<<""<<(src->roi->height)<<endl;
    cvShowImage("src",src);//输出设定ROI以后的图像
  
    dst=cvCloneImage(src);//复制出ROI区域的图像
    ROI_rect_dst=cvGetImageROI(dst);//得到图像的ROI区域
    cout<<"输出目标图像的ROI"<<endl;
    cout<<ROI_rect_dst.x<<" "<<ROI_rect_dst.y<<endl;
    cout<<ROI_rect_dst.width<<" "<<ROI_rect_dst.height<<endl;
    cvNamedWindow("dst",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    cvMoveWindow("dst",400,200);
    cvShowImage("dst",dst);
    cvWaitKey(0);
  
    cvResetImageROI(dst);//释放目标图像的ROI 
    cvShowImage("dst",dst);
    cvWaitKey(0);
    cvReleaseImage(&src);
    cvReleaseImage(&dst);
    cvDestroyWindow("src");
    cvDestroyWindow("dst");
    return 0;
}

 

http://blog.sina.com.cn/s/blog_80c2be150100rs4n.html

http://blog.youkuaiyun.com/boyhailong/article/details/7026071

### Region of Interest (RoI) 的概念 在计算机视觉和图像处理领域,Region of Interest (RoI) 是指一幅图像或视频帧中感兴趣的特定区域。它通常用于减少计算量、提高效率以及专注于分析重要部分而不是整个图像。RoI 可以被定义为矩形框或其他形状的边界,具体取决于应用需求。 OpenCV 提供了许多功能来支持 RoI 处理,允许开发者提取感兴趣的部分进行进一步操作,比如特征检测、对象识别等[^1]。下面展示如何利用 OpenCV 实现简单的 RoI: ```python import cv2 # 加载图片 image = cv2.imread('example.jpg') # 定义 ROI 坐标 x, y, w, h = 100, 100, 300, 300 # 裁剪出 ROI 部分 roi = image[y:y+h, x:x+w] # 显示原始图与裁剪后的 ROI 图像 cv2.imshow('Original Image', image) cv2.imshow('ROI', roi) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 上述代码片段展示了如何加载一张图片并通过指定坐标范围创建一个 RoI 并显示出来。此方法广泛应用于各种场景,例如面部识别、车牌号读取等领域。 值得注意的是,在实际项目开发过程中,可能还需要考虑更多细节问题,如异常情况下的错误处理机制设计等方面的内容[^4]。 ### § 相关问题 § 1. 如何优化基于 RoI 的目标跟踪算法性能? 2. 在深度学习模型训练期间能否动态调整 RoIs 尺寸大小及其影响是什么? 3. 使用 GPU 加速技术可以给大规模数据集上的 RoI 计算带来哪些好处? 4. 当前主流的目标检测框架是如何实现高效 RoI Pooling 层运算逻辑的呢? 5. 如果要将传统 CV 方法转换成 DL 解决方案时需要注意哪些关于 RoI 设计的关键点吗 ?
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