什么是ROI
ROI是英文Region Of Interest的三個(gè)首字母縮寫(xiě),很多時(shí)候我們對(duì)圖像的分析就是對(duì)圖像特定ROI的分析與理解,對(duì)細(xì)胞與醫(yī)療圖像來(lái)說(shuō),ROI提取正確才可以進(jìn)行后續(xù)的分析、測(cè)量、計(jì)算密度等,而且這些ROI區(qū)域往往不是矩形區(qū)域,一般都是不規(guī)則的多邊形區(qū)域,很多OpenCV初學(xué)者都不知道如何提取這些不規(guī)則的ROI區(qū)域。其實(shí)OpenCV中有個(gè)非常方便的API函數(shù)可以快速提取各種非正常的ROI區(qū)域。
提取ROI區(qū)域
在做這個(gè)之前,首先來(lái)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(duì)象,每個(gè)像素點(diǎn)值為零或者非零區(qū)域。當(dāng)Mask對(duì)象添加到圖像區(qū)上時(shí),只有非零的區(qū)域是可見(jiàn),Mask中所有像素值為零與圖像重疊的區(qū)域就會(huì)不可見(jiàn),也就是說(shuō)Mask區(qū)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。
可以看出,mask的作用是可以 幫助我們提取各種不規(guī)則的區(qū)域。OpenCV中完成上述步驟操作只需要簡(jiǎn)單調(diào)用API函數(shù)bitwise_and即可。
于是另外一個(gè)問(wèn)題也隨之而來(lái),我們?cè)趺瓷蛇@樣mask區(qū)域,答案是在OpenCV中有兩種方法搞定Mask區(qū)域生成。
方法一:
通過(guò)手動(dòng)選擇,然后通過(guò)多邊形填充即可做到,代碼實(shí)現(xiàn)如下:
importcv2ascv importnumpyasnp src=cv.imread("D:/images/gc_test.png") cv.imshow("input",src) h,w,c=src.shape #手工繪制ROI區(qū)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(jù)mask,提取ROI區(qū)域 result=cv.bitwise_and(src,src,mask=mask) cv.imshow("result",result) cv.waitKey(0)
方法二:
這個(gè)也是OpenCV新手最迷茫的地方,如何通過(guò)程序生成mask,其實(shí)真的很簡(jiǎn)單??创a演示吧!
src=cv.imread("D:/images/gc_test.png") cv.imshow("input",src) #生成mask區(qū)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(qū)域,根據(jù)mask result=cv.bitwise_and(src,src,mask=mask) cv.imshow("result",result) cv.waitKey(0)
主要是分為三步
提取輪廓ROI
生成Mask區(qū)域
提取指定輪廓
特別需要注意的是->其中生成Mask可以根據(jù)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(qū)域,然后提取。
編輯:黃飛
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原文標(biāo)題:OpenCV中如何提取不規(guī)則ROI區(qū)域
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