在图像处理领域,有一个非常重要的名词 ROI。
什么是 ROI?
它的英文全称是 Region Of Interest,对应的中文解释就是感兴趣区域。
感兴趣区域,就是我们从图像中选择一个图像区域,这个区域就是图像分析所关注的焦点。我们圈定这个区域,那么我们要处理的图像就从大图像变为一个小图像区域了,这样以便进行进一步处理,可以大大减小处理时间。
定义 ROI 区域有两种方法:
第一种,指定矩形的坐标,并且规定好他的长宽。
- Mat img = imread("1.jpg");
- Mat roi = img(Rect(500, 200, 100, 300)); //Rect四个形参分别是:x坐标,y坐标,长,高;注意(x,y)指的是矩形的左上角点
第二种,指定感兴趣的行或列的范围。
- Mat img = imread("1.jpg");
- Mat roi = img(Range(250, 250 + 100), Range(200, 200 + 100)); //Range两个形参分别是:起始行或列,起始行或列+偏移量
简单看一下 ROI 区域的使用方法,下面的程序定义了 ROI,并且我用绿框标记出来。
- #include<opencv2\opencv.hpp>
- #include<opencv2\highgui\highgui.hpp>
- using namespace std;
- using namespace cv;
- int main()
- {
- Mat srcImage = imread("lol0.jpg");
- if (!srcImage.data)
- {
- cout << "读取原始图失败!" << endl;
- return -1;
- }
- rectangle(srcImage, Rect(0, 0, 600, 200), Scalar(0, 255, 0),2); //将感兴趣区域框出来
- imshow("ROI", srcImage);
- waitKey();
- return 0;
- }
绿框位置就是我们选的感兴趣区域。
有时候我们不仅想把 ROI 标记出来,还想把 ROI 提取出来,成为一幅单独图片,那我们代码可以这么写:
- #include<opencv2\opencv.hpp>
- #include<opencv2\highgui\highgui.hpp>
- using namespace std;
- using namespace cv;
- int main()
- {
- //导入图像
- Mat img1 = imread("lol0.jpg", 1);
- Mat img2(img1.rows, img1.cols, CV_8UC3);
- //设置感兴趣区域,拷贝
- img1(Rect(500, 31, 200, 250)).copyTo(img2);
- //当然也可以这样
- //Mat roi = img1(Rect(0,0,100,100));
- //imshow("roi",roi);
- //显示
- imshow("img1", img1);
- imshow("img2", img2);
- waitKey(0);
- }
这样子,ROI 就被提取出来了。
现在开始说怎么为图像加上 LOGO。
现在我想在一幅好看的图像上在给定的一个位置上加上下面这个酷炫的 LOGO,有什么方法吗?
有两种方法。
方法一:
先定义好 ROI 区域 (也就是你要在哪里加这个 LOGO),然后进行线性叠加,使用 addWeigthed 函数。
这里有必要介绍一下线性混合操作。
线性混合操作是一种典型的二元(两个输入)的像素操作,它的理论公式如下:
我们通过在范围 0 到 1 之间改变 alpha 值,来对两幅图像(如上述公式中的 fa 和 f3)进行画面迭代效果。OpenCV 的相关操作如下:
- #include<opencv2\opencv.hpp>
- #include<opencv2\highgui\highgui.hpp>
- using namespace std;
- using namespace cv;
- int main()
- {
- Mat srcImage = imread("lol.jpg");
- if (!srcImage.data)
- {
- cout << "读取原始图失败!" << endl;
- return -1;
- }
- namedWindow("srcImage", WINDOW_NORMAL);// 注意这个宏,使用WINDOW_NORMAL可以允许用户自由伸缩窗口大小
- imshow("srcImage", srcImage);
- Mat logo = imread("dota2.jpg");
- if (!logo.data)
- {
- cout << "读取原始logo图失败!" << endl;
- return -1;
- }
- Mat imageROI = srcImage(Rect(28, 41, logo.cols, logo.rows)); //从原图中抠出矩形区域,Rect第一二参数表示矩形左上角定点的坐标,用于定位,后两个参数表示举行的宽和高
- imshow("ROI", imageROI);
- addWeighted(imageROI, 0.2, logo, 0.8, 0., imageROI);//dst = src1[I]*alpha+ src2[I]*beta + gamma;第一第四个参数就是各自权重,第5个参数就是公式中的偏执因子gamma。
- namedWindow("原图加logo", WINDOW_NORMAL);
- imshow("原图加logo", srcImage);
- waitKey();
- return 0;
- }
效果如下,可以看出,我们的 logo 变得模糊了,也可以认为我们 logo 跟原图水乳交融在一起了,我们可以不断调整上面 addWeighted() 的参数,来获得自己喜欢的效果。
方法二:
定义 ROI 区域,使用 copyTo 实现直接拷贝覆盖
- #include<opencv2\opencv.hpp>
- #include<opencv2\highgui\highgui.hpp>
- using namespace std;
- using namespace cv;
- int main()
- {
- Mat srcImage = imread("lol.jpg");
- if (!srcImage.data)
- {
- cout << "读取原始图失败!" << endl;
- return -1;
- }
- namedWindow("srcImage", WINDOW_NORMAL);// 注意这个宏,使用WINDOW_NORMAL可以允许用户自由伸缩窗口大小
- imshow("srcImage", srcImage);
- Mat logo = imread("dota2.jpg");
- Mat mask = imread("dota2.jpg",0); // 加载掩模(必须是灰度图)
- if (!logo.data)
- {
- cout << "读取原始logo图失败!" << endl;
- return -1;
- }
- Mat imageROI = srcImage(Rect(28, 41, logo.cols, logo.rows)); //从原图中抠出矩形区域,Rect第一二参数表示矩形左上角定点的坐标,用于定位,后两个参数表示举行的宽和高
- imshow("ROI", imageROI);
- logo.copyTo(imageROI,mask);//注意两个参数,一个是ROI,一个是掩模
- namedWindow("原图加logo", WINDOW_NORMAL);
- imshow("原图加logo", srcImage);
- waitKey();
- return 0;
- }
从效果看出,logo 被原汁原味地拷贝到原图上了。
来源: http://www.cnblogs.com/skyfsm/p/6892746.html