感兴趣区域(Region of Interest, ROI)

感兴趣区域，Region of Interest，简称ROI是指从原图中提取出的一个副矩阵，相当于从图像中抠出一块矩形区域。用法: cv::Mat img2 = img1(cv::Rect(x,y,width,height)) 以上用法为从img1提取一个以(x,y)左上角，“width”宽度和“height”高度大小的矩阵。

感兴趣区域和原图像是一体

注意：ROI与原图像共用一块内存数据，改变ROI，则原图对应区域也会改变。

小实验

从之前的文章，这是个简单的读取并显示图像的代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv)
{
 //读取照片
 Mat image = imread("OpenCV_Logo.png");

 //检测失误
 if (image.empty()) 
 {
  cout << "Could not open or find the image" << endl;
  cin.get(); //等待键盘输入
  return -1;
 }

 String windowName = "OpenCV Test";	   //窗口名称
 namedWindow(windowName); 		   //创建新窗口
 imshow(windowName, image);		   //使用新窗口显示照片
 waitKey(0); 				   //等待键盘输入
 destroyWindow(windowName);		   //关闭所有窗口
 return 0;
}

记得把"OpenCV_Logo.png"改为你的图像路径。

参考上面的代码，我们编出一个最简化的实验代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv)
{
 //读取照片
 Mat image = imread("OpenCV_Logo.png");

 //感兴趣区域
 Mat roi = image(Rect(300,100,300,300)); 
 

 imshow("img", image);		//显示原图
 imshow("roi", roi);        //显示感兴趣区域
 waitKey(0); 				   //等待键盘输入
 destroyWindow(windowName);		   //关闭所有窗口
 return 0;
}

编译运行后，我们可以看到两个窗口，个别是我们的原图和提取的roi。

注意，定义ROI范围前必须先确认源图像尺寸，确保没超边。代码中没进行这方面的错误处理。

上面我们实现了感兴趣区域的提取，下面我们要证明它与原图的关系。

在imshow之前，我们对roi进行绘图：

...
 Mat roi = image(Rect(300,100,300,300)); 
 
 //在roi上绘画
 rectangle(roi, Point(100,100), Point(200,200), Scalar(255,0,0), 2);
			
 imshow("img", image); //显示原图
...

这段添加的代码是在roi上画一个左上角为(100,100)，右下角(200,200)，边颜色为(255,0,0)蓝，变厚为2的四边形。

编译运行后可获得以下结果：

可发现，我们在roi上绘画的四边形，在原图上也有，而且我们并没有在原图上绘画任何东西。这证明了感兴趣区域和原图像是公用同个内存空间的。

那如何是ROI独立？

与其使用以下代码： cv::Mat img2 = img1(cv::Rect(x,y,width,height)) 我们多调用一个Mat::copyTo()函数：

cv::Mat img2; 
img1(cv::Rect(x,y,width,height)).copyTo(img2);

即可。