OpenCV初学者如何提取这些不规则的ROI区域

什么是ROI

ROI是英文Region Of Interest的三个首字母缩写，很多时候我们对图像的分析就是对图像特定ROI的分析与理解，对细胞与医疗图像来说，ROI提取正确才可以进行后续的分析、测量、计算密度等，而且这些ROI区域往往不是矩形区域，一般都是不规则的多边形区域，很多OpenCV初学者都不知道如何提取这些不规则的ROI区域。其实OpenCV中有个非常方便的API函数可以快速提取各种非正常的ROI区域。

提取ROI区域

在做这个之前，首先来了解一下什么图像处理中的mask(遮罩)，OpenCV中是如此定义Mask的：八位单通道的Mat对象，每个像素点值为零或者非零区域。当Mask对象添加到图像区上时，只有非零的区域是可见，Mask中所有像素值为零与图像重叠的区域就会不可见，也就是说Mask区域的形状与大小直接决定了你看到最终图像的大小与形状。

可以看出，mask的作用是可以 帮助我们提取各种不规则的区域。OpenCV中完成上述步骤操作只需要简单调用API函数bitwise_and即可。

于是另外一个问题也随之而来，我们怎么生成这样mask区域，答案是在OpenCV中有两种方法搞定Mask区域生成。

方法一：

通过手动选择，然后通过多边形填充即可做到，代码实现如下：

importcv2ascv
importnumpyasnp

src=cv.imread("D:/images/gc_test.png")
cv.imshow("input",src)
h,w,c=src.shape

#手工绘制ROI区域
mask=np.zeros((h,w),dtype=np.uint8)
x_data=np.array([124,169,208,285,307,260,175])
y_data=np.array([205,124,135,173,216,311,309])
pts=np.vstack((x_data,y_data)).astype(np.int32).T
cv.fillPoly(mask,[pts],(255),8,0)
cv.imshow("mask",mask)

#根据mask，提取ROI区域
result=cv.bitwise_and(src,src,mask=mask)
cv.imshow("result",result)
cv.waitKey(0)

方法二：

这个也是OpenCV新手最迷茫的地方，如何通过程序生成mask，其实真的很简单。看代码演示吧!

src=cv.imread("D:/images/gc_test.png")
cv.imshow("input",src)

#生成mask区域
hsv=cv.cvtColor(src,cv.COLOR_BGR2HSV)
mask=cv.inRange(hsv,(156,43,46),(180,255,255))
cv.imshow("mask",mask)

#提取ROI区域，根据mask
result=cv.bitwise_and(src,src,mask=mask)
cv.imshow("result",result)
cv.waitKey(0)

主要是分为三步

提取轮廓ROI

生成Mask区域

提取指定轮廓

特别需要注意的是->其中生成Mask可以根据轮廓、二值化连通组件分析、inRange等处理方法得到。这里基于inRange方式得到mask区域，然后提取。

编辑：黄飞