OpenCV中ROI 总结

ROI(region of interest)，也就是感兴趣区域，如果你设置了图像了ROI，那么在使用OpenCV的函数的时候，会只对ROI区域操作，其他区域忽略。举个例子：

原图:

现在要将这幅图的蓝色通道加150

如果没有设置ROI，则函数作用在这个图像上，整个图像的所有像素的蓝色通道都会被加上150

但是现在我设置了ROI，

Rect ROI(0,100,width/2,height/2);

则函数只会作用在我设置的ROI区域，其他区域保持不变。效果如下图

在OpenCV1.0中，我们看一下IplImage的数据结构

typedef struct _IplImage
{
    int  nSize;             /* sizeof(IplImage) */
    int  ID;                /* version (=0)*/
    int  nChannels;         /* Most of OpenCV functions support 1,2,3 or 4 channels */
    int  alphaChannel;      /* Ignored by OpenCV */
    int  depth;             /* Pixel depth in bits: IPL_DEPTH_8U, IPL_DEPTH_8S, IPL_DEPTH_16S,
                               IPL_DEPTH_32S, IPL_DEPTH_32F and IPL_DEPTH_64F are supported.  */
    char colorModel[4];     /* Ignored by OpenCV */
    char channelSeq[4];     /* ditto */
    int  dataOrder;         /* 0 - interleaved color channels, 1 - separate color channels.
                               cvCreateImage can only create interleaved images */
    int  origin;            /* 0 - top-left origin,
                               1 - bottom-left origin (Windows bitmaps style).  */
    int  align;             /* Alignment of image rows (4 or 8).
                               OpenCV ignores it and uses widthStep instead.    */
    int  width;             /* Image width in pixels.                           */
    int  height;            /* Image height in pixels.                          */
    struct _IplROI *roi;    /* Image ROI. If NULL, the whole image is selected. */
    struct _IplImage *maskROI;      /* Must be NULL. */
    void  *imageId;                 /* "           " */
    struct _IplTileInfo *tileInfo;  /* "           " */
    int  imageSize;         /* Image data size in bytes
                               (==image->height*image->widthStep
                               in case of interleaved data)*/
    char *imageData;        /* Pointer to aligned image data.         */
    int  widthStep;         /* Size of aligned image row in bytes.    */
    int  BorderMode[4];     /* Ignored by OpenCV.                     */
    int  BorderConst[4];    /* Ditto.                                 */
    char *imageDataOrigin;  /* Pointer to very origin of image data
                               (not necessarily aligned) -
                               needed for correct deallocation */
}
IplImage;

ROI的实现是通过结构体

struct _IplROI *roi;

来实现的，其中定义如下

typedef struct _IplROI

{
    int  coi; /* 0 - no COI (all channels are selected), 1 - 0th channel is selected ...*/
    int  xOffset;
    int  yOffset;
    int  width;
    int  height;
}
IplROI;

示例代码：

<span style="white-space:pre">	</span>IplImage *image = cvLoadImage(LENA_COLOR, -1);
	
	//输出
	cout<<"width:"<<image->width<<endl;
	cout<<"height:"<<image->height<<endl;
	cout<<"widthStep:"<<image->widthStep<<endl;
	
	//设置ROI
	cvSetImageROI(image, cvRect(0, 100, image->width / 2, image->height / 2));//设置ROI
	cvAddS(image, cvScalar(150), image);//将蓝色通道增加150
	
	//输出
	cout<<"width:"<<image->width<<endl;
	cout<<"height:"<<image->height<<endl;
	cout<<"widthStep:"<<image->widthStep<<endl;

	cvResetImageROI(image);//★释放ROI，否则，只会显示ROI区域
	cvNamedWindow("ROI", 1);
	cvShowImage("ROI", image);
	cvWaitKey(0);

图片采用了512*512的彩色Lena图，实验结果：

在OpenCV2.0中，ROI的实现方式就不同了

大致有两种方式

1.通过重载运算符(其实也是通过构造函数实现的)

Mat B= A(Range::all(), Range(1, 3));

Mat B=A(Rect(0,0,100,100));

2.通过构造函数

Mat(const Mat& m, const Range&rowRange, const Range& colRange=Range::all());

Mat(const Mat& m, const Rect& roi);

大家可以参考1.0的程序写出2.0的版本，实现也非常简单。

下面我想说的是，通过下面的方式创建ROI

Mat B= A(Range::all(), Range(1, 3));

Mat B=A(Rect(0,0,100,100));

则B和A是共享数据内存的，B使用的还是A的内存，只是B的Mat结构体中一些参数被修改了。

有的时候我们想拷贝数据，创建一个独立的ROI子图像，可以通过下面程序中的方式。

下面直接给出一个简单的示例程序：

void Learn_ROI_Function()
{
	//创建一个简单的图像
	Mat simpleImage=(Mat_<int>(3,3)<<1,2,1,
					1,2,1,
					1,2,1
					;


	//不拷贝数据
	//设置ROI，！注意是共享内存的方式
	//方式1：Mat  B = A(Range::all(), Range(1, 3));
	//方式2: Mat  B= A(Rect(0,0,100,100));
	Mat ROI=simpleImage(Rect(1,1,2,2));

	//行,列和每行的通道数(步长)
	cout<<"/Not Copy Data///"<<endl;
	cout<<"rows:"<<ROI.rows<<endl;
	cout<<"cols:"<<ROI.cols<<endl;
	int widthStep=ROI.step1(0);
	cout<<"widthStep:"<<widthStep<<endl;//3：每行通道数没变

	//遍历ROI，注意内存模型
	//输出2,1,1,2
	cout<<"data:"<<" ";
	int *data=(int *)ROI.data;
	for (int i=0;i<=3;++i)
	{
		cout<<data[i]<<",";
	}

	//拷贝数据，创建独立ROI子图像///
	//采用数据拷贝方式创建独立的ROI图片
	IplImage iplImage=ROI;
	Mat copyedROI(&iplImage,true);

	//行,列和每行的通道数(步长)
	cout<<"\n\n/Copy Data///"<<endl;
	cout<<"rows:"<<copyedROI.rows<<endl;
	cout<<"cols:"<<copyedROI.cols<<endl;
	widthStep=copyedROI.step1(0);
	cout<<"widthStep:"<<widthStep<<endl;//3：每行通道数没变
	
	//遍历ROI，注意内存模型，输出2,1,2,1

<span style="white-space:pre">	</span>cout<<"data:"<<" ";

	int *data2=(int *)copyedROI.data;
	for (int i=0;i<=3;++i)
	{
		cout<<data2[i]<<",";
	}
	cout<<endl;

}

结果：

内存示意图

没有拷贝数据

拷贝数据之后

没有拷贝之前，ROI实际上共享simpleImage的内存，只是改变了一下ROI的Mat中的一些成员变量:

data,rows,cols，从内存示意图中可以看出。

这里要注意，ROI的步长step1(0)并没有改变，还是与原图像一样，这样支持ROI的OpenCV函数遍历图像的时候才不致出错.因为遍历图像的时候，都是使用步长控制的。

ROI中有效数据在内存中是不连续的，如果你采用上面连续访问形式，会出错的，得到的数据位2,1,1,2，而我们需要的实际数据应该是2,1,2,1。如果需要访问，可以采用OpenCV中at()方法，或者使用步长控制指针。读者可以自己实现一下，也比较简单。

拷贝数据后，copyedROI实际上是一副独立的图片.有效数据在内存中是连续的，所以输出的数据是对的。

ROI有个非常实用的功能，就是实现滑动窗口，下篇博客就来说说滑动窗口问题。

OpenCV中ROI 总结

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