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什么是ROI

ROI是英文Region Of Interest的三個首字母縮寫，很多時候我們對圖像的分析就是對圖像特定ROI的分析與理解，對細胞與醫療圖像來說，ROI提取正確才可以進行后續的分析、測量、計算密度等，而且這些ROI區域往往不是矩形區域，一般都是不規則的多邊形區域，很多OpenCV初學者都不知道如何提取這些不規則的ROI區域。其實OpenCV中有個非常方便的API函數可以快速提取各種非正常的ROI區域。

提取ROI區域

在做這個之前，首先來了解一下什么圖像處理中的mask(遮罩)，OpenCV中是如此定義Mask的：八位單通道的Mat對象，每個像素點值為零或者非零區域。當Mask對象添加到圖像區上時，只有非零的區域是可見，Mask中所有像素值為零與圖像重疊的區域就會不可見，也就是說Mask區域的形狀與大小直接決定了你看到最終圖像的大小與形狀。一個具體的示例如下：

可以看出，mask的作用是可以 幫助我們提取各種不規則的區域。OpenCV中完成上述步驟操作只需要簡單調用API函數?bitwise_and?即可。

于是另外一個問題也隨之而來，我們怎么生成這樣mask區域，答案是在OpenCV中有兩種方法搞定Mask區域生成。

方法一：

通過手動選擇，然后通過多邊形填充即可做到，代碼實現如下：

import?cv2?as?cv
import?numpy?as?np

src?=?cv.imread("D:/images/gc_test.png")
cv.imshow("input",?src)
h,?w,?c?=?src.shape

#?手工繪制ROI區域
mask?=?np.zeros((h,?w),?dtype=np.uint8)
x_data?=?np.array([124,?169,?208,?285,?307,?260,?175])
y_data?=?np.array([205,?124,?135,?173,?216,?311,?309])
pts?=?np.vstack((x_data,?y_data)).astype(np.int32).T
cv.fillPoly(mask,?[pts],?(255),?8,?0)
cv.imshow("mask",?mask)

#?根據mask，提取ROI區域
result?=?cv.bitwise_and(src,?src,?mask=mask)
cv.imshow("result",?result)
cv.waitKey(0)

運行效果如下：

方法二：

這個也是OpenCV新手最迷茫的地方，如何通過程序生成mask，其實真的很簡單。看代碼演示吧!

src?=?cv.imread("D:/images/gc_test.png")
cv.imshow("input",?src)

#?生成mask區域
hsv?=?cv.cvtColor(src,?cv.COLOR_BGR2HSV)
mask?=?cv.inRange(hsv,?(156,?43,?46),?(180,?255,?255))
cv.imshow("mask",?mask)

#?提取ROI區域，根據mask
result?=?cv.bitwise_and(src,?src,?mask=mask)
cv.imshow("result",?result)
cv.waitKey(0)

效果如下：

主要是分為三步

提取輪廓ROI

生成Mask區域

提取指定輪廓

特別需要注意的是->其中生成Mask可以根據輪廓、二值化連通組件分析、inRange等處理方法得到。這里基于inRange方式得到mask區域，然后提取。

實際應用演示

最后看兩個在實際處理會用到mask實現ROI提取然后重新背景融合之后生成新圖像效果：

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的mat opencv 修改roi_OpenCV中如何提取不规则ROI区域的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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