opencv再学习之路（八）---设定感兴趣区域（RIO）

RIO: region of interest ，在图像处理领域，我们常常需要设置感兴趣区域(ROI，region of interest)，来专注或者简化我们的工作过程。也就是从图像中选择的一个图像区域，这个区域是我们图像分析所关注的重点。我们圈定这个区域，以便进行进一步处理。而且，使用ROI指定我们想读入的目标，可以减少处理时间，增加精度，给图像处理来带不小的便利。

首先讲解Rect 对象：

Rect对象的定义：

1 typedef Rect_<int> Rect;

Rect_的定义：

 1 /*!
 2   The 2D up-right rectangle class
 3 
 4   The class represents a 2D rectangle with coordinates of the specified data type.
 5   Normally, cv::Rect ~ cv::Rect_<int> is used.
 6 */
 7 template<typename _Tp> class Rect_
 8 {
 9 public:
10     typedef _Tp value_type;
11 
12     //! various constructors
13     Rect_();
14     Rect_(_Tp _x, _Tp _y, _Tp _width, _Tp _height);
15     Rect_(const Rect_& r);
16     Rect_(const CvRect& r);
17     Rect_(const Point_<_Tp>& org, const Size_<_Tp>& sz);
18     Rect_(const Point_<_Tp>& pt1, const Point_<_Tp>& pt2);
19 
20     Rect_& operator = ( const Rect_& r );
21     //! the top-left corner
22     Point_<_Tp> tl() const;
23     //! the bottom-right corner
24     Point_<_Tp> br() const;
25 
26     //! size (width, height) of the rectangle
27     Size_<_Tp> size() const;
28     //! area (width*height) of the rectangle
29     _Tp area() const;
30 
31     //! conversion to another data type
32     template<typename _Tp2> operator Rect_<_Tp2>() const;
33     //! conversion to the old-style CvRect
34     operator CvRect() const;
35 
36     //! checks whether the rectangle contains the point
37     bool contains(const Point_<_Tp>& pt) const;
38 
39     _Tp x, y, width, height; //< the top-left corner, as well as width and height of the rectangle
40 };

从上面的定义至少可以发现两点：一，类Rect_的类模板中的数据类型_Tp在Rect_<int>中被指定为整型；二，从Rect_的构造函数可以看出，其形参列表一共有6种形式：

1 Rect_()，形参列表为空，即定义一个空窗口（默认值为：x=y=width=height=0）；
2 Rect_(_Tp _x, _Tp _y, _Tp _width, _Tp _height)，定义一个左上角点坐标为(_x, _y)的_width*_height矩形窗口；
3 Rect_(const Rect_& r)，使用其他的Rect_对象初始化；
4 Rect_(const CvRect& r)，使用CvRect对象初始化；
5 Rect_(const Point_<_Tp>& org, const Size_<_Tp>& sz)，分别将位置坐标(_x, _y)和窗口大小(_width, _height)用Point_和Size_对象初始化；
6 Rect_(const Point_<_Tp>& pt1, const Point_<_Tp>& pt2)，分别将坐标位置(_x, _y)和窗口大小(_width, _height)用Point_和Point_对象初始化。

在OpenCV库中，图像像素坐标与所在行列数的对应关系为：x -> col, y -> row, width -> cols, height -> rows

下面给出一段代码，基本可以把Rect的常见用法涵盖：

 1 Mat image = imread("C:\Users\Leo\Desktop\lena.jpg");
 2 Rect rect1(256, 256, 128, 128);
 3 Rect rect2(224, 224, 128, 128);
 4 
 5 Mat roi1;
 6 image(rect1).copyTo(roi1); // copy the region rect1 from the image to roi1
 7 imshow("1", roi1);
 8 waitKey(0);
 9 
10 Mat roi2;
11 image(rect2).copyTo(roi2); // copy the region rect2 from the image to roi2
12 imshow("2", roi2);
13 waitKey(0);
14 
15 cv::Rect rect3 = rect1&rect2; // intersection of the two sets
16 Mat roi3;
17 image(rect3).copyTo(roi3);
18 imshow("3", roi3);
19 waitKey(0);
20 
21 Rect rect4 = rect1|rect2; // union of the two sets (the minimum bounding rectangle)
22 Mat roi4;
23 image(rect4).copyTo(roi4);
24 imshow("4", roi4);
25 waitKey(0);
26 
27 Rect rect5(10, 10, 128, 128);
28 roi1.copyTo(image(rect5)); // copy the region rect1 to the designated region in the image
29 imshow("5", image);
30 waitKey(0);

RIO区域定义的两种方法：

　　1. 使用cv::Rect,创建一个Rect区域后就可以将其直接传入到图像中，从而将图形中矩形所在区域的位置表示出来。

1 //定义一个Mat类型并给其设定ROI区域  
2 Mat imageROI;  
3 //方法一  
4 imageROI=image(Rect(500,250,logo.cols,logo.rows));

2. 直接指定感兴趣行或列的范围（Range）.Range是指从起始索引到终止索引（不包括终止索引）的一段连续序列。cv::Range可以用来定义Range.如果使用cv::Range来定义ROI，那么前例中定义ROI的代码可以为：

1 //方法二  
2 imageROI=srcImage3(Range(250,250+logoImage.rows),Range(200,200+logoImage.cols));

实例如何将一幅图像的某一部分提取出来

1     Mat srcImage = imread("04.jpg");
2     Mat RIO=srcImage(Rect(cvRound(srcImage.cols*2/3),0,402,srcImage.rows));