c++提取图片ROI区域代码

以下是使用 OpenCV 库提取图片 ROI 区域的 C++ 代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    // 加载图片
    cv::Mat img = cv::imread("image.jpg");

    // 定义 ROI 区域
    cv::Rect roi(50, 50, 100, 100);  // 从 (50, 50) 开始，宽度和高度都是 100

    // 提取 ROI 区域
    cv::Mat roiImg = img(roi);

    // 显示原始图片和 ROI 区域
    cv::imshow("Original", img);
    cv::imshow("ROI", roiImg);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

上述代码中，`cv::imread()` 函数用于加载图片，`cv::Rect()` 函数用于定义 ROI 区域，`img(roi)` 表示从原始图片中提取 ROI 区域，最后使用 `cv::imshow()` 函数显示原始图片和 ROI 区域。

相关问题

c++提取图片ROI区域，其中ROI区域为圆形，代码实现

提取圆形 ROI 区域的方法可以先提取圆形的外接矩形，然后再提取矩形区域内的圆形区域。以下是使用 OpenCV 库提取圆形 ROI 区域的 C++ 代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    // 加载图片
    cv::Mat img = cv::imread("image.jpg");

    // 定义圆形 ROI 区域
    cv::Point center(100, 100);  // 圆心坐标
    int radius = 50;  // 半径

    // 提取圆形外接矩形
    cv::Rect rect(center.x - radius, center.y - radius, radius * 2, radius * 2);

    // 提取圆形 ROI 区域
    cv::Mat roiImg = cv::Mat::zeros(img.size(), CV_8UC3);  // 创建一个全黑的 Mat
    cv::Mat mask = cv::Mat::zeros(img.size(), CV_8UC1);  // 创建一个全黑的掩膜
    cv::circle(mask, center, radius, cv::Scalar(255, 255, 255), -1);  // 在掩膜上画圆
    img.copyTo(roiImg, mask);  // 复制原始图片到全黑的 Mat 上，并只保留掩膜中的圆形区域

    // 显示原始图片和 ROI 区域
    cv::imshow("Original", img);
    cv::imshow("ROI", roiImg);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

上述代码中，首先定义圆心坐标和半径，然后提取圆形外接矩形。接着创建一个全黑的 Mat 对象 `roiImg` 和一个全黑的掩膜 `mask`，并在掩膜上画一个圆形。最后使用 `cv::copyTo()` 函数将原始图片复制到全黑的 Mat 上，并只保留掩膜中的圆形区域。

c++提取图片圆形区域内容

要提取图片的圆形区域内容，可以采用以下步骤：

1. 读取图片并获得其宽度和高度。
2. 创建一个圆形掩码（mask），其大小与图片相同。掩码中心为圆心，半径为圆的半径，圆内部设为1，圆外面设为0。
3. 将原始图像和掩码进行按位与（bitwise and）操作，得到圆形区域的图像内容。

以下是一段使用OpenCV库实现的C++代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main(int argc, char** argv) {
    // 读取图片
    Mat image = imread("input.jpg");
    int width = image.cols;
    int height = image.rows;

    // 设定圆形参数
    Point center(width/2, height/2);
    int radius = std::min(width, height)/2;

    // 创建掩码
    Mat mask(height, width, CV_8UC1);
    mask.setTo(0);
    circle(mask, center, radius, Scalar(255), -1);

    // 对原始图像和掩码进行按位与操作
    Mat result;
    bitwise_and(image, mask, result);

    // 显示结果
    namedWindow("Original", WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("Original", image);
    namedWindow("Mask", WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("Mask", mask);
    namedWindow("Result", WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("Result", result);
    waitKey(0);

    return 0;
}

请注意，此代码需要安装OpenCV库并将其包含在项目中。