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什么是ROI

ROI是英文Region Of Interest的三個(gè)首字母縮寫，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)療圖像來說，ROI提取正確才可以進(jìn)行后續(xù)的分析、測量、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，Mask中所有像素值為零與圖像重疊的區(qū)域就會(huì)不可見，也就是說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。一個(gè)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(guī)則的區(qū)域。OpenCV中完成上述步驟操作只需要簡單調(diào)用API函數(shù)?bitwise_and?即可。

于是另外一個(gè)問題也隨之而來，我們怎么生成這樣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：

通過手動(dòng)選擇，然后通過多邊形填充即可做到，代碼實(shí)現(xiàn)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(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)

運(yùn)行效果如下：

方法二：

這個(gè)也是OpenCV新手最迷茫的地方，如何通過程序生成mask，其實(shí)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(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)

效果如下：

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。

實(shí)際應(yīng)用演示

最后看兩個(gè)在實(shí)際處理會(huì)用到mask實(shí)現(xiàn)ROI提取然后重新背景融合之后生成新圖像效果：

交流群

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總結(jié)

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