基于opencv的感興趣區域ROI的操作

　　在圖像處理的領域，我們常常需要去設置自己感興趣的區域（ROI，region of interest），來專注或者簡化工作過程。也就是從圖像中選擇的一個圖像區域，這個區域是圖像分析所關注的重點。我們圈定這個區域，以便進行下一步的處理。而且，使用ROI指定想讀入的目標，可以減少處理時間，增加精度，給圖像處理帶來不小的便利。

　　利用opencv庫進行編程實現對感興趣區域ROI的操作

　　例如：將小圖標復制到大圖像的指定位置中

　　使用到的函數：矩形的表示：Rect類----》Rect（x，y，width，heigh）

　　對Rect類的解釋：Rect類的成員變量有x、y、width、height，分別在左上角點的坐標和矩形的寬和高。

　　上述例題，第一種實現方法：在不使用圖像掩碼（掩膜）的情況下，通過Rect類去實現

　　#include《iostream》

　　#include《opencv2/core/core.hpp》

　　#include《opencv2/highgui/highgui.hpp》

　　#include《opencv2/imgproc/imgproc.hpp》

　　using namespace std;

　　using namespace cv;

　　int main（）

　　{

　　Mat srcImage = imread（“dota_pa.jpg”）;//讀取大圖像

　　Mat logoImage = imread（“dota_logo.jpg”）;//讀取logo圖標

　　//判斷大圖像文件是否存在

　　if （！srcImage.data）

　　{

　　cout 《《 “讀取srcImage數據由錯誤~！” 《《 endl;

　　return false;

　　}

　　//判斷logo圖標是否存在

　　if （！logoImage.data）

　　{

　　cout 《《 “讀取srcImage數據由錯誤~！” 《《 endl;

　　return false;

　　}

　　//使用Rect有兩種用法，實現的效果都是一樣的

　　Mat ImageROI（srcImage，Rect（srcImage.cols - logoImage.cols， srcImage.rows - logoImage.rows， logoImage.cols， logoImage.rows））;

　　//Mat ImageROI=srcImage（Rect（srcImage.cols - logoImage.cols， srcImage.rows - logoImage.rows， logoImage.cols， logoImage.rows））;

　　//對上述指令的解釋，對于Rect類中x=srcImage.cols- logoImage.cols；

　　//y = srcImage.rows - logoImage.rows;

　　//后面logoImage.cols， logoImage.rows為logo的總體的長跟寬（即行跟列）

　　//則上述指令指出感興趣區域ROI，其實ROI實際上就是一個Mat對象，它與它的父圖像指向同一個數據緩沖區，并且有一個頭部信息表示ROI的坐標，這時候，往這個感興趣區域里存放數據點像素（即logo圖片），則會自動在大圖片srcImage對應的這個感興趣區域中生成logo圖片

　　logoImage.copyTo（ImageROI）;//將logo圖標拷貝到ImageROI對象中，從而實現將小圖標復制到大圖像的指定位子中

　　imshow（“效果”，srcImage）;//顯示圖像

　　waitKey（0）;

　　return 0;

　　}

　　第一種實現方法：使用圖像掩碼（掩膜）的情況下，通過Rect類去實現

　　注釋：掩碼：掩碼是一個8位圖像，如果掩碼中某個位置的值不為0，在這個位置上的操作就會起作用；如果掩碼中某些像素位置的值為0，那么對圖像中相應位置的操作將不起作用。

　　這一句話就是解釋下面為什么在logoImage.copyTo（ImageROI，mask）;

　　程序：

　　#include《iostream》

　　#include《opencv2/core/core.hpp》

　　#include《opencv2/highgui/highgui.hpp》

　　#include《opencv2/imgproc/imgproc.hpp》

　　using namespace std;

　　using namespace cv;

　　int main（）

　　{

　　Mat srcImage = imread（“dota_pa.jpg”）;//讀取大圖像

　　Mat logoImage = imread（“dota_logo.jpg”）;//讀取logo圖標

　　//判斷大圖像文件是否存在

　　if （！srcImage.data）

　　{

　　cout 《《 “讀取srcImage數據由錯誤~！” 《《 endl;

　　return false;

　　}

　　//判斷logo圖標是否存在

　　if （！logoImage.data）

　　{

　　cout 《《 “讀取srcImage數據由錯誤~！” 《《 endl;

　　return false;

　　}

　　//使用Rect有兩種用法，實現的效果都是一樣的

　　Mat ImageROI（srcImage，Rect（srcImage.cols - logoImage.cols， srcImage.rows - logoImage.rows， logoImage.cols， logoImage.rows））;

　　//Mat ImageROI=srcImage（Rect（srcImage.cols - logoImage.cols， srcImage.rows - logoImage.rows， logoImage.cols， logoImage.rows））;

　　//對上述指令的解釋，對于Rect類中x=srcImage.cols- logoImage.cols；

　　//y = srcImage.rows - logoImage.rows;

　　//后面logoImage.cols， logoImage.rows為logo的總體的長跟寬（即行跟列）

　　//則上述指令指出感興趣區域ROI，其實ROI實際上就是一個Mat對象，它與它的父圖像指向同一個數據緩沖區，并且有一個頭部信息表示ROI的坐標，這時候，往這個感興趣區域里存放數據點像素（即logo圖片），則會自動在大圖片srcImage對應的這個感興趣區域中生成logo圖片

　　Mat mask = imread（“dota_logo.jpg”， 0）;//mask一定要轉灰度，這是一定要灰度是讓后面根據掩碼的定義，對所有像素點操作的時候，能對ROI區域進行所有像素點操作，不會出現極個別點不去操作。

　　logoImage.copyTo（ImageROI，mask）;//將logo圖標拷貝到ImageROI對象中，從而實現將小圖標復制到大圖像的指定位子中

　　imshow（“效果”，srcImage）;//顯示圖像

　　waitKey（0）;

　　return 0;

　　}

　　方式三：就是把Rect類轉為用Range類

　　就是把上述程序中Rect指令改一下

　　改成：ImageROI=srcImage（Range（srcImage.rows-logo.rows，srcImage.rows），Range（srcImage.cols-logo.cols，srcImage.cols;））//也就是求感興趣區域ROI中的面積區域的長跟寬的值。