使用 C/C++ 和 OpenCV 提取图像的感兴趣区域 (ROI)_c++ opencv roi

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使用 C/C++ 和 OpenCV 提取图像的感兴趣区域 (ROI)

在计算机视觉中，感兴趣区域 (Region of Interest, ROI) 是指从图像中选择的一个特定区域，我们希望对其进行进一步的处理或分析。例如，在人脸识别中，ROI 就是包含人脸的矩形框。OpenCV 提供了简单而高效的方法来提取 ROI。

本文将介绍如何使用 C++ 和 OpenCV 库来从图像中提取 ROI。

主要方法：使用 `cv::Rect`

最常用、最直接的方法是使用 cv::Rect 对象来定义 ROI。cv::Rect 指定了一个矩形区域，包含其左上角的坐标 (x, y) 以及矩形的宽度和高度。

核心步骤

加载图像：使用 cv::imread() 函数将图像读入一个 cv::Mat 对象。
定义矩形：创建一个 cv::Rect 对象，指定 ROI 的位置和尺寸。
提取 ROI：利用 cv::Mat 的括号 () 运算符，并传入 cv::Rect 对象来裁剪出 ROI。
显示结果：使用 cv::imshow() 分别显示原始图像和提取出的 ROI。

完整示例代码 👨‍💻

这是一个完整的 C++ 示例，它加载一张图片，从中提取一个指定的矩形区域，并同时显示原始图和 ROI 图。

#include #include int main() { // 1. 读取原始图像 // 确保图像文件 (例如 \"sample_image.jpg\") 在你的工作目录下，或提供完整路径 cv::Mat originalImage = cv::imread(\"sample_image.jpg\"); if (originalImage.empty()) { std::cerr << \"Error: Could not load the image!\" << std::endl; return -1; } // 2. 定义 ROI 的矩形区域 // cv::Rect(x, y, width, height) // - x: ROI 左上角的 x 坐标 // - y: ROI 左上角的 y 坐标 // - width: ROI 的宽度 // - height: ROI 的高度 // // 假设我们想从坐标 (250, 100) 开始，提取一个 300x400 大小的区域 int x = 250; int y = 100; int width = 300; int height = 400; // 安全检查：确保定义的 ROI 没有超出原始图像的边界 if ((x + width > originalImage.cols) || (y + height > originalImage.rows)) { std::cerr << \"Error: The defined ROI exceeds the image boundaries!\" << std::endl; return -1; } cv::Rect roiRect(x, y, width, height); // 3. 提取 ROI // 使用矩形对象来索引原始图像，创建一个指向 ROI 的 Mat 头 cv::Mat roiImage = originalImage(roiRect); // 4. 显示结果 cv::imshow(\"Original Image\", originalImage); cv::imshow(\"ROI Image\", roiImage); // 等待用户按键后退出 cv::waitKey(0); cv::destroyAllWindows(); return 0;}

如何编译和运行 (使用 CMake)

使用 CMake 是管理 C++ 和 OpenCV 项目的标准方式。

将以上代码保存为 extract_roi.cpp。

在同一目录下创建 CMakeLists.txt 文件：

cmake_minimum_required(VERSION 3.10)project(ExtractROI_Project)find_package(OpenCV REQUIRED)include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})add_executable(extract_roi extract_roi.cpp)target_link_libraries(extract_roi ${OpenCV_LIBS})

准备一张图片，并将其命名为 sample_image.jpg（或修改代码中的文件名）。
在终端中执行以下命令进行编译和运行：
```
mkdir buildcd buildcmake ..make./extract_roi
```

运行后，你将看到两个窗口，一个显示原始全图，另一个仅显示你提取的感兴趣区域。

重要提示：视图 vs. 拷贝 ⚠️

默认情况下，通过 image(roiRect) 操作创建的 cv::Mat 不是一个独立的数据拷贝，而是一个指向原始图像内存的视图 (View) 或称“头 (Header)”。

这意味着：

内存共享：roiImage 和 originalImage 共享同一块图像数据。
双向影响：如果你在 roiImage 上绘制或进行修改，这些改动会直接反映在 originalImage 的对应区域。

如何创建独立拷贝？

如果你希望对 ROI 进行修改而不影响原始图像，你需要创建一个数据的深拷贝 (Deep Copy)。这可以通过 clone() 或 copyTo() 方法实现。

// 方法 1: 使用 clone()cv::Mat roi_clone = originalImage(roiRect).clone();// 方法 2: 使用 copyTo()cv::Mat roi_copy;originalImage(roiRect).copyTo(roi_copy);

现在，对 roi_clone 或 roi_copy 的任何修改都将是独立的，不会影响 originalImage。

掌握 ROI 提取是进行目标检测、图像分割和许多其他高级计算机视觉任务的基础。希望这篇文章能帮助你入门！

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