OpenCV区域图像ROI和整体局部图像混合.docx

1、OpenCV区域图像ROI和整体局部图像混合感兴趣区域：ROI在图像处理领域中，专业名词感兴趣的区域其实就是选取指定区域的图像。选择指定区域图像中提取感兴趣区域（Region of interest）有两种方法：方法一：使用构造函数/创建宽度为 320，高度为 240 的 3 通道图像Mat img(Size(320, 240), CV_8UC3);/roi 是表示 img 中 Rect(10, 10, 100, 100)区域的对象Mat roi(img, Rect(10, 10, 100, 100);方法二：使用括号运算符Mat roi2 = img(Rect(10, 10, 100, 10

2、0);/ 用括号运算符Mat roi3 = img(Range(10, 100), Range(10, 100); / 用构造函数Mat roi4(img, Range(10, 100), Range(10, 100);测试代码cv:Mat srcMat;QString fileName = D:/qtProject/openCVDemo/openCVDemo/modules/openCVManager/images/1.jpg;srcMat = cv:imread(fileName.toStdString();if(!srcMat.data) qDebug() _FILE_ _LINE_ F

3、ailed to load image: fileName; return;cv:imshow(orgin mat, srcMat);cv:Mat roiMat = srcMat(cv:Range(srcMat.rows/2 - 50, srcMat.rows/2 + 50), cv:Range(srcMat.cols/2 - 30, srcMat.cols/2 + 30);cv:imshow(roi mat, roiMat);cv:waitKey(0);测试效果图像混合（整体混合）图像混合有多种方式。线性混合线性混合操作是一种典型的二元（两个输入）的像素操作，它的理论公式如下： G(x) =

4、 (1-a)F1(x) + aF2(x)a代表透明度的值（0.01.0）对两幅图像(F1和F2)活两段视频产生时间上的画面叠化效果，前面页面切换至后面页面的一个切换过程。线性混合过程主要使用addWeighted函数。计算数组加权和：addWeighted()函数这个函数的作用是计算两个mat的加权和，当然读者可以自己遍历像素计算。该函数的原型如下：CV_EXPORTS_W void addWeighted(InputArray src1, double alpha, InputArray src2, double beta, double gamma, OutputArray dst, in

5、t dtype = -1);参数一：输入图像1，mat类型参数二：alpha值，表示图像1的权重参数三：输入图像2，mat类型参数四：beta值，表示图像2的权重参数五：gamma值，一个加到权重总和上的标量值参数六：输出图像dst，mat类型，它与输入的两个mat尺寸和通道相同参数七：dtype，输出陈列的可选深度，默认值-1，当两个输入数组具有相同的深度时，这个参数设置为-1（默认值），即等同于src1.depth()。以上函数的计算公式如下：dst = src1I * alpha + src2I * beta + gamma；其中I为元素位置的索引值，当遇到多通道mat的时候，每个通道都

6、需要独立的进行处理。注意：当输出mat的深度为CV_32S时，这个函数不使用，会导致内存溢出或者算出的结果错误。测试代码/ 测试线性混合: 正向 与 x轴翻转后的线性混合cv:Mat mat1;cv:Mat mat2;cv:Mat mat3;QString fileName1 = D:/qtProject/openCVDemo/openCVDemo/modules/openCVManager/images/1.jpg;QString fileName2 = D:/qtProject/openCVDemo/openCVDemo/modules/openCVManager/images/1.bmp

7、;mat1 = cv:imread(fileName1.toStdString();mat2 = cv:imread(fileName2.toStdString();if(!mat1.data | !mat2.data) qDebug() _FILE_ _LINE_ Failed to load image: fileName1 or = 1.0) a = 1.0; else if(key = 2) a -= 0.05; if(a 0.0) a = 0.0; 测试效果图像混合（局部混合）原理和方法参照图像混合（整体混合）。局部混合可以理解对感兴趣的区域进行混合，这里特别要注意一下：使用 mat

8、1 = mat2，其实mat1是mat2的副本（同一段数据）；使用 mat1 = mat2(roi)，其实mat1是mat2上roi区域的副本（同一段数据）；使用 mat1 = mat2.clone()，mat1才是mat2的拷贝副本（两段相同数据）；使用 mat1 = mat2(roi).clone()，mat1才是mat2上roi区域的的拷贝副本（两段相同数据）；测试代码/ 测试线性混合: 正向 与 x轴翻转后的线性混合cv:Mat mat1;cv:Mat mat2;cv:Mat mat3;QString fileName1 = D:/qtProject/openCVDemo/openCV

9、Demo/modules/openCVManager/images/1.jpg;QString fileName2 = D:/qtProject/openCVDemo/openCVDemo/modules/openCVManager/images/1.bmp;mat1 = cv:imread(fileName1.toStdString();mat2 = cv:imread(fileName2.toStdString();if(!mat1.data | !mat2.data) qDebug() _FILE_ _LINE_ Failed to load image: fileName1 or fi

10、leName2; return;/ 对mat2进行缩放，缩放至mat1的1/4的大小cv:resize(mat2, mat2, cv:Size(mat1.cols/2, mat1.rows/2);double a = 0.0;while(true) / mat4只是mat1的副本/ cv:Mat mat4 = mat1; cv:Mat mat4 = mat1.clone(); qDebug() _FILE_ _LINE_ mat1.cols/2 - mat1.cols/4 mat1.cols/2 + mat1.cols/4 mat1.rows/2 - mat1.rows/4 mat1.rows

11、/2 + mat1.rows/4; cv:Mat mat5 = mat4(cv:Range(mat1.rows/2 - mat1.rows/4, mat1.rows/2 + mat1.rows/4), cv:Range(mat1.cols/2 - mat1.cols/4, mat1.cols/2 + mat1.cols/4); qDebug() _FILE_LINE_; cv:addWeighted(mat5, a, mat2, (1.0-a), 0.0, mat5); qDebug() _FILE_= 1.0) a = 1.0; else if(key = 2) a -= 0.05; if(

12、a 0.0) a = 0.0; 测试效果Demo源码void OpenCVManager:testROIAndBlend()#define TEST_ROI (0) / roi#define TEST_BLEND (0) / 图像加权混合（全部区域）#define TEST_BLEND_ROI (1) / 图像加权混合（roi区域） #if TEST_ROI / 测试提取 cv:Mat srcMat; QString fileName = D:/qtProject/openCVDemo/openCVDemo/modules/openCVManager/images/1.jpg; srcMat

13、= cv:imread(fileName.toStdString(); if(!srcMat.data) qDebug() _FILE_ _LINE_ Failed to load image: fileName; return; cv:imshow(orgin mat, srcMat); cv:Mat roiMat = srcMat(cv:Range(srcMat.rows/2 - 50, srcMat.rows/2 + 50), cv:Range(srcMat.cols/2 - 30, srcMat.cols/2 + 30); cv:imshow(roi mat, roiMat); cv:

14、waitKey(0);#endif #if TEST_BLEND / 测试线性混合: 正向 与 x轴翻转后的线性混合 cv:Mat mat1; cv:Mat mat2; cv:Mat mat3; QString fileName1 = D:/qtProject/openCVDemo/openCVDemo/modules/openCVManager/images/1.jpg; QString fileName2 = D:/qtProject/openCVDemo/openCVDemo/modules/openCVManager/images/1.bmp; mat1 = cv:imread(fil

15、eName1.toStdString(); mat2 = cv:imread(fileName2.toStdString(); if(!mat1.data | !mat2.data) qDebug() _FILE_ _LINE_ Failed to load image: fileName1 or = 1.0) a = 1.0; else if(key = 2) a -= 0.05; if(a 0.0) a = 0.0; #endif #if TEST_BLEND_ROI / 测试线性混合: 正向 与 x轴翻转后的线性混合 cv:Mat mat1; cv:Mat mat2; cv:Mat ma

16、t3; QString fileName1 = D:/qtProject/openCVDemo/openCVDemo/modules/openCVManager/images/1.jpg; QString fileName2 = D:/qtProject/openCVDemo/openCVDemo/modules/openCVManager/images/1.bmp; mat1 = cv:imread(fileName1.toStdString(); mat2 = cv:imread(fileName2.toStdString(); if(!mat1.data | !mat2.data) qD

17、ebug() _FILE_ _LINE_ Failed to load image: fileName1 or fileName2; return; / 对mat2进行缩放，缩放至mat1的1/4的大小 cv:resize(mat2, mat2, cv:Size(mat1.cols/2, mat1.rows/2); double a = 0.0; while(true) / mat4只是mat1的副本 / cv:Mat mat4 = mat1; cv:Mat mat4 = mat1.clone(); qDebug() _FILE_ _LINE_ mat1.cols/2 - mat1.cols/

18、4 mat1.cols/2 + mat1.cols/4 mat1.rows/2 - mat1.rows/4 mat1.rows/2 + mat1.rows/4; cv:Mat mat5 = mat4(cv:Range(mat1.rows/2 - mat1.rows/4, mat1.rows/2 + mat1.rows/4), cv:Range(mat1.cols/2 - mat1.cols/4, mat1.cols/2 + mat1.cols/4); qDebug() _FILE_LINE_; cv:addWeighted(mat5, a, mat2, (1.0-a), 0.0, mat5); qDebug() _FILE_= 1.0) a = 1.0; else if(key = 2) a -= 0.05; if(a 0.0) a = 0.0; #endif