c++ opencv求mask区域边界矩形
时间: 2023-09-11 18:08:16 浏览: 59
可以使用OpenCV中的轮廓函数来获取mask区域的边界矩形。下面是一个示例代码:
```c++
Mat mask = imread("mask.png", IMREAD_GRAYSCALE);
vector<vector<Point>> contours;
findContours(mask, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
Rect boundingRect = boundingRect(contours[0]);
rectangle(mask, boundingRect, Scalar(255), 2);
imshow("Mask with bounding rectangle", mask);
waitKey(0);
```
首先,使用imread函数读取mask图像,并将其转换为灰度图像。然后,使用findContours函数查找mask图像中的轮廓。我们使用RETR_EXTERNAL和CHAIN_APPROX_SIMPLE参数来获得最外层轮廓和轮廓的简化版本。接下来,使用boundingRect函数计算轮廓的边界矩形。最后,使用rectangle函数在mask图像上绘制矩形,并显示结果。
请注意,如果mask图像中有多个轮廓,则上述代码将只绘制最外层轮廓的边界矩形。如果您需要获取所有轮廓的边界矩形,则需要在一个循环中使用boundingRect函数来计算每个轮廓的矩形。
相关问题
c++opencv 手动增加mask屏蔽区域
要手动增加一个mask屏蔽区域,你需要按照以下步骤操作:
1. 创建一个空的mask矩阵,它应该与你的图像具有相同的尺寸和深度。
2. 使用OpenCV提供的函数(例如cv::rectangle,cv::circle等)在mask矩阵上绘制你想要屏蔽的区域,设置为白色(255)。
3. 将mask矩阵应用于你的图像,使用cv::bitwise_and函数将图像与mask相乘,这将把mask以外的像素设置为0。
4. 现在你可以在屏蔽区域中进行任何操作,例如将像素值设置为0或者将它们替换为其他值。
下面是一个简单的示例代码,它创建了一个屏蔽矩形并将其应用于图像:
```c++
// 读取图像
cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");
// 创建一个空的mask矩阵
cv::Mat mask = cv::Mat::zeros(image.size(), CV_8UC1);
// 在mask上绘制一个矩形
cv::rectangle(mask, cv::Rect(100, 100, 200, 200), cv::Scalar(255), -1);
// 应用mask到图像上
cv::Mat masked_image;
cv::bitwise_and(image, mask, masked_image);
// 在屏蔽区域中将像素设置为0
masked_image.setTo(cv::Scalar(0), mask);
// 显示结果
cv::imshow("Masked Image", masked_image);
cv::waitKey(0);
```
在这个示例中,我们使用cv::rectangle函数在mask上绘制了一个矩形,并将其应用到了图像上。然后,我们使用cv::setTo函数将屏蔽区域中的像素设置为0。最后,我们显示了结果图像。
C++ OpenCV截取图像的矩形区域
要在C++中截取图像的矩形区域,可以使用OpenCV库中的cv::Rect类型和cv::Mat类型。以下是一个基本的示例代码:
```c++
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main()
{
// 读取图像
cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");
// 定义矩形区域
int x = 100, y = 100, width = 200, height = 200;
cv::Rect roi(x, y, width, height);
// 截取图像
cv::Mat roi_image = image(roi);
// 显示截取后的图像
cv::imshow("ROI Image", roi_image);
cv::waitKey(0);
return 0;
}
```
在上面的代码中,首先通过cv::imread函数读取一张图像,然后定义一个cv::Rect类型的变量roi,表示要截取的矩形区域。在本例中,矩形区域的左上角坐标为(100,100),宽度为200,高度为200。最后,通过image(roi)语句来截取图像,生成一个新的cv::Mat类型的变量roi_image。最后,通过cv::imshow函数将截取后的图像显示出来。