opencv基础-07-感兴趣区域（ROI）

在图像处理过程中，我们可能会对图像的某一个特定区域感兴趣，该区域被称为感兴趣区
域（Region of Interest，ROI）。在设定感兴趣区域 ROI 后，就可以对该区域进行整体操作。

以下是一些

OpenCV ROI应用场景

的例子：

目标检测和跟踪：在计算机视觉中，目标检测和跟踪是常见的任务。通过使用ROI功能，可以选择感兴趣的区域，并在该区域上应用特定的目标检测和跟踪算法，从而提高处理速度和准确性。

图像分割：ROI可以用于图像分割任务，将图像分成不同的区域或对象。通过选择感兴趣的区域，可以将处理集中在关键区域，提高图像分割的效果。

物体识别和分类：在物体识别和分类任务中，ROI可以用于选择物体所在的区域，并对该区域进行特征提取和分类。通过选择感兴趣的区域，可以减少计算量并提高识别和分类的准确性。

图像增强：ROI功能可以用于局部图像增强。通过选择感兴趣的区域，可以对该区域应用各种图像增强技术，如对比度增强、锐化等，从而改善图像的可视化效果。

视频处理：在视频处理中，ROI功能可以用于选择视频帧中的感兴趣区域，并在该区域上应用各种处理算法，如运动检测、背景建模等。这有助于提高视频处理的效率和准确性。

总之，OpenCV的ROI功能在计算机视觉中有广泛的应用，可以用于目标检测、图像分割、物体识别、图像增强和视频处理等任务。通过选择感兴趣的区域，可以提高处理效率并获得更好的处理结果。

简单示例操作熟悉ROI
将一个感兴趣区域 A 赋值给变量 B 后，可以将该变量 B 赋值给另外一个区域 C，从而达到在区域 C 内复制区域 A 的目的。

例如，在图 2-16 中，假设当前图像的名称为 img，图中的数字分别表示行号和列号。那么，
图像中的黑色 ROI 可以表示为 img[200:400, 200:400]。

我们来看下[200:400, 200:400]这个数值的含义：

img[200:400, 200:400]表示选择图像img中行索引（y轴）在200到400之间、列索引（x轴）在200到400之间的区域作为ROI。该操作将返回一个新的图像，该图像仅包含原图像在指定区域内的像素值

示例：读取一张图片，打印原图及roi 区域图

import cv2
import numpy as np
a=cv2.imread("2.png",cv2.IMREAD_UNCHANGED)

face=a[220:400,250:350