CV學(xué)習(xí)中的ROI與泛洪填充

一：ROI

ROI(region of interest),中文翻譯過來就是感興趣區(qū)域，在機器視覺、圖像處理中，從被處理的圖像以方框、圓、橢圓、不規(guī)則多邊形等方式勾勒出需要處理的區(qū)域，這一部分區(qū)域被我們稱之為感興趣區(qū)域。

ROI選定的這個區(qū)域一般是我們所關(guān)注的重點，圈定該區(qū)域后我們可以進行進一步的處理，在一定程度上可以減少工作量。

ROI主要應(yīng)用在視頻監(jiān)控領(lǐng)域，最常見的為ROI智能視頻編碼技術(shù)，具有ROI功能的攝像機可以讓用戶選擇畫面中感興趣的區(qū)域，啟用ROI功能后，重要的或者移動的區(qū)域?qū)M行高質(zhì)量無損編碼， 而對那些不移動，不被選擇的區(qū)域降低其碼率和圖像質(zhì)量，進行標(biāo)準(zhǔn)清晰度視頻壓縮，甚至是不傳輸這部分區(qū)域視頻，達到節(jié)省網(wǎng)絡(luò)帶寬占用和視頻存儲空間。

現(xiàn)在我們使用OpenCV來進行實操：

在代碼中，我們選擇 選擇50:180行、100:220列區(qū)域作為截取對象，首先先生成灰度圖，這里的灰度圖是單通道圖像，后續(xù)將單通道圖像轉(zhuǎn)換為三通道RGB灰度圖，因為只有三通道的backface才可以賦給三通道的src，有一點需要注意，COLOR_RGB2GRAY是把三通道RGB對象轉(zhuǎn)換為單通道灰度對象?。?！

得到結(jié)果如下：

可以看到Windows的logo被灰色圈出，這一個logo可以被稱之為我們的ROI區(qū)域。

二：泛洪填充

泛洪填充算法(Flood Fill Algorithm)，泛洪填充算法又稱洪水填充算法，這是在很多圖形繪制軟件中常用的填充算法，最熟悉不過就是windows paint的油漆桶功能。算法的原理很簡單，就是從一個點開始附近像素點，填充成新的顏色，直到封閉區(qū)域內(nèi)的所有像素點都被填充新顏色為止。泛紅填充實現(xiàn)最常見有四鄰域像素填充法，八鄰域像素填充法，基于掃描線的像素填充方法。根據(jù)實現(xiàn)又可以分為遞歸與非遞歸（基于棧）。

我們可以理解為泛洪填充是一種彩色圖像填充。

①：FLOODFILL_FIXED_RANGE – 改變圖像，泛洪填充

代碼如下：

在代碼里，有幾個點需要注意

1：我們設(shè)置的圖片（mask）都是為uin8類型的單通道陣列，另外為何mask中需要＋2，因為當(dāng)從0行0列開始泛洪填充掃描時，mask多出來的2可以保證掃描的邊界上的像素都會被處理。

2：floodFill函數(shù) floodFill(image, mask, seedPoint, newVal[, loDiff[, upDiff[, flags]]])

Image:表示輸入/輸出1或3通道，8位或浮點圖像。

Mask:表示掩碼，該掩碼是單通道8位圖像，比image的高度多2個像素，寬度多2個像素。填充時不能穿過輸入掩碼中的非零像素。

seedPoint:表示泛洪算法(漫水填充算法)的起始點。

newVal參數(shù)表示在重繪區(qū)域像素的新值。

loDiff參數(shù)表示當(dāng)前觀察像素值與其部件鄰域像素值或待加入該組件的種子像素之間的亮度或顏色之負差的最大值。

upDiff參數(shù)表示當(dāng)前觀察像素值與其部件鄰域像素值或待加入該組件的種子像素之間的亮度或顏色之正差的最大值。

flags參數(shù)：操作標(biāo)志符，包含三部分：

低八位（0~7位）：用于控制算法的連通性，可取4（默認(rèn)）或8。

中間八位（8~15位）：用于指定掩碼圖像的值，但是如果中間八位為0則掩碼用1來填充。

高八位（16~32位）：可以為0或者如下兩種標(biāo)志符的組合：

LOODFILL_FIXED_RANGE:表示此標(biāo)志會考慮當(dāng)前像素與種子像素之間的差，否則就考慮當(dāng)前像素與相鄰像素的差。

FLOODFILL_MASK_ONLY:表示函數(shù)不會去填充改變原始圖像,而是去填充掩碼圖像mask，mask指定的位置為零時才填充，不為零不填充。

在圖像中，我們以（30，30）為起點開始計算：

得到結(jié)果如下：

參考文章：

https://www.cnblogs.com/little-monkey/p/7598529.html

責(zé)任編輯：xj

原文標(biāo)題：【CV學(xué)習(xí)筆記】ROI與泛洪填充

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