简述OpenCV中如何提取不规则ROI区域

简述OpenCV中如何提取不规则ROI区域

什么是ROI

提取ROI区域

在做这个之前，首先来了解一下什么图像处理中的mask(遮罩)，OpenCV中是如此定义Mask的：八位单通道的Mat对象，每个像素点值为零或者非零区域。当Mask对象添加到图像区上时，只有非零的区域是可见，Mask中所有像素值为零与图像重叠的区域就会不可见，也就是说Mask区域的形状与大小直接决定了你看到最终图像的大小与形状。一个具体的示例如下：

可以看出，mask的作用是可以 帮助我们提取各种不规则的区域。OpenCV中完成上述步骤操作只需要简单调用API函数bitwise_and即可。

于是另外一个问题也随之而来，我们怎么生成这样mask区域，答案是在OpenCV中有两种方法搞定Mask区域生成。

方法一：

通过手动选择，然后通过多边形填充即可做到，代码实现如下：

运行效果如下：

方法二：

这个也是OpenCV新手最迷茫的地方，如何通过程序生成mask，其实真的很简单。看代码演示吧!

src=cv.imread("D:/images/gc_test.png") cv.imshow("input",src) #生成mask区域 hsv=cv.cvtColor(src,cv.COLOR_BGR2HSV) mask=cv.inRange(hsv,(156,43,46),(180,255,255)) cv.imshow("mask",mask) #提取ROI区域，根据mask result=cv.bitwise_and(src,src,mask=mask) cv.imshow("result",result) cv.waitKey(0)

效果如下：

主要是分为三步

提取轮廓ROI

生成Mask区域

提取指定轮廓

特别需要注意的是->其中生成Mask可以根据轮廓、二值化连通组件分析、inRange等处理方法得到。这里基于inRange方式得到mask区域，然后提取。

实际应用演示

最后看两个在实际处理会用到mask实现ROI提取然后重新背景融合之后生成新图像效果：

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