opencv c++获取不规则的roi区域

要获取不规则的 ROI 区域，可以通过以下步骤使用 OpenCV C++ 实现：

1. 创建一个与原始图像大小相同的掩码图像（mask image），并将其初始化为全黑色。

cv::Mat mask = cv::Mat::zeros(image.size(), CV_8UC1);

2. 在掩码图像上绘制不规则区域。可以使用 OpenCV 的绘图函数，如 `cv::polylines` 或 `cv::fillPoly`，根据提供的点集来绘制多边形。

std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
// 将不规则区域的点坐标添加到 contours 向量中

cv::fillPoly(mask, contours, cv::Scalar(255));

3. 将掩码图像与原始图像进行按位与操作，以获取不规则 ROI 区域。

cv::Mat roi;
image.copyTo(roi, mask);

现在，`roi` 图像就是原始图像中的不规则 ROI 区域。

请注意，上述代码中的 `image` 是输入图像，`contours` 是包含不规则区域点坐标的向量。你可以根据实际情况进行调整和修改。

相关问题

opencv c++求ROI区域灰度值的方差

在OpenCV库中，计算ROI（Region of Interest，兴趣区域）的灰度值方差通常涉及以下几个步骤。假设我们已经有了一个图像（Mat类型的）以及该区域的边界坐标：

1. **获取ROI**:
使用`cv::Rect`结构表示ROI，它由左上角(x, y)坐标和宽度、高度组成。例如，如果ROI从(50, 60)开始，宽高分别为100x80像素，可以创建如下：

   cv::Rect roi(50, 60, 100, 80);

2. **提取ROI**:
使用`cv::Mat`的`operator()`方法从原图像中切片出ROI部分，得到一个新的子mat：

   cv::Mat gray_roi;
   img(roi).copyTo(gray_roi); // img是原始图像

3. **转换到灰度**:
如果ROI是彩色图像，需要先将其转换为灰度。对于BGR图像，可以使用`cv::cvtColor()`函数：

   if(img.channels() == 3)
       cv::cvtColor(gray_roi, gray_roi, cv::COLOR_BGR2GRAY);

4. **计算方差**:
然后，你可以直接使用`cv::meanStdDev()`函数计算灰度值的均值和方差：

   cv:: Moments moments = cv::Moments(gray_roi);
   double variance = moments.momentary Variance(); // 这里"momentary Variance()"是假设函数名

注意，实际代码中可能需要调整`Moments`类的相关属性访问。

opencv如何实现只针对图像ROI区域做二维卷积，ROI区域通过掩膜区域给出，用c++回复

可以使用OpenCV中的函数cv::filter2D()来实现将二维卷积应用于图像ROI区域。具体实现步骤如下：

1. 定义一个掩膜矩阵mask，其中ROI区域的像素值为1，非ROI区域的像素值为0。

2. 使用cv::filter2D()函数对原始图像和mask进行卷积操作。

3. 将卷积结果保存到输出图像中。

下面是示例代码：

cv::Mat inputImage = cv::imread("inputImage.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
cv::Mat mask = cv::Mat::zeros(inputImage.size(), CV_8UC1);
cv::Rect roi(100, 100, 200, 200); // 定义ROI区域
cv::Mat roiMask = mask(roi); // 获取ROI区域的掩膜
roiMask.setTo(cv::Scalar(255)); // 将ROI区域的像素值设为1
cv::Mat outputImage = cv::Mat::zeros(inputImage.size(), CV_8UC1);
cv::Mat kernel = (cv::Mat_<float>(3,3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0); // 定义卷积核
cv::filter2D(inputImage, outputImage, -1, kernel, cv::Point(-1, -1), 0, cv::BORDER_DEFAULT); // 对ROI区域进行卷积

在上述示例代码中，我们首先读入一张灰度图像inputImage，然后定义一个掩膜矩阵mask，并根据ROI区域设置掩膜像素值。接着，我们定义输出图像outputImage，并定义一个3x3的卷积核kernel。最后，我们使用cv::filter2D()函数对ROI区域进行卷积操作，并将卷积结果保存到outputImage中。