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(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。 

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，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(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。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(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：

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(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)

效果如下：

主要是分為三步

1. 提取輪廓ROI

2. 生成Mask區(qū)域

3. 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。

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：

好消息！
小白學(xué)視覺(jué)知識(shí)星球
開始面向外開放啦??????



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