OpenCV 批量roi截图c++

++代码示例：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv) {
    // 读取原始图像
    Mat srcImage = imread("test.jpg");
    if (srcImage.empty()) {
        cout << "Could not open or find the image" << endl;
        return -1;
    }

    // 设置ROI区域
    Rect roiRect(100, 100, 200, 200); // 起点坐标为(100,100)，宽度为200，高度为200

    // 裁剪ROI区域
    Mat roiImage = srcImage(roiRect);

    // 保存ROI区域
    imwrite("roi.jpg", roiImage);

    return 0;
}

这是一个简单的示例，它读取名为“test.jpg”的原始图像，然后设置一个ROI区域，该区域的起点坐标为(100,100)，宽度为200，高度为200。然后，该程序将裁剪ROI区域，将其保存为名为“roi.jpg”的新图像。可以通过修改ROI区域的坐标和大小来截取不同的图像区域。

相关问题

opencv过滤roi c++

在OpenCV中，ROI (Region of Interest) 是一个重要的功能，它允许你在图像处理过程中只对特定区域进行操作，而不是整个图片。在C++中，如果你想要使用OpenCV过滤ROI（兴趣区），可以按照以下步骤：

1. **创建 ROI 对象**：
首先，你需要加载图像并从其中选择感兴趣的区域。使用`cv::Mat::clone()`或`cv::Rect(x, y, width, height)`来获取ROI，其中(x, y)是左上角的坐标，width和height分别是宽度和高度。

cv::Mat img = cv::imread("image.jpg");
cv::Rect roi(50, 50, 200, 200); // (x, y, width, height)
cv::Mat roi_img = img(roi);

2. **应用滤波器**：
使用OpenCV提供的各种滤波函数（如`cv::blur()`, `cv::Canny()`, `cv::medianBlur()`等）对ROI图像进行处理。例如，模糊处理可以用`cv::blur()`：

cv::Mat blurred_roi;
cv::blur(roi_img, blurred_roi, cv::Size(5, 5)); // 5x5均值滤波器

3. **显示结果**：
处理后的ROI可以单独显示，或者将结果放回原图中的ROI位置。

cv::imshow("Original ROI", roi_img);
cv::imshow("Filtered ROI", blurred_roi);

// 如果想将结果放回原图：
img(cv::Rect(roi.x, roi.y, roi.width, roi.height)) = blurred_roi;
cv::imshow("Image with Filtered ROI", img);

OpenCV实现多区域roi截图c++

要实现多区域ROI截图，可以使用OpenCV中的cv::Rect和cv::Mat函数。以下是一个简单的示例，它从图像中截取两个区域并将其保存为两个不同的图像。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    // Load image
    Mat image = imread("image.jpg");

    // Define two regions of interest
    Rect roi1(100, 100, 200, 200); // (x, y, width, height)
    Rect roi2(300, 200, 150, 150);

    // Create two new Mat objects for each ROI
    Mat roi_image1 = image(roi1);
    Mat roi_image2 = image(roi2);

    // Save the two ROI images
    imwrite("roi1.jpg", roi_image1);
    imwrite("roi2.jpg", roi_image2);

    return 0;
}

在此示例中，我们首先使用imread函数加载图像。然后，我们定义两个不同的ROI区域，每个区域由一个cv::Rect对象表示。对于每个ROI，我们使用原始图像的Mat对象和cv::Rect对象来创建一个新的Mat对象。最后，我们使用imwrite函数将每个ROI保存为单独的图像文件。