计算机视觉基础【OpenCV轻松入门】：获取图像的ROI

OpenCV的基础是处理图像，而图像的基础是矩阵。
因此，如何使用好矩阵是非常关键的。
下面我们通过一个具体的实例来展示如何通过Python和OpenCV对矩阵进行操作，从而更好地实现对图像的处理。

ROI（Region of Interest）是指图像或视频中被选取或感兴趣的特定区域。ROI可以用矩形、圆形、多边形等形状表示，它定义了我们感兴趣的区域，并且通常是通过图像处理或计算机视觉技术进行分析、操作或提取特征。

在计算机视觉、图像处理和机器学习领域，ROI通常用于以下几个方面：

目标检测与识别：在目标检测任务中，我们首先需要确定感兴趣的区域，即ROI，在图像中是否存在目标物体。一旦找到ROI，我们可以通过使用特定的算法或模型来识别目标。
特征提取与描述：ROI提供了一个特定区域，可以用于提取感兴趣的特征。通过只关注ROI中的图像信息，可以降低计算成本，并且可以提高对特定物体或特征的提取准确性。
图像分割与背景提取：ROI可以用于图像分割，将图像分成不同的区域或对象。通过选择ROI，可以将注意力集中在图像中的特定区域上，并更好地区分背景和前景。
图像增强与修复：ROI可以用于在图像处理过程中应用各种增强或修复技术。通过选择ROI，可以通过改变特定区域的对比度、亮度、色彩等来改善图像的质量。

总结来说，ROI是指在图像或视频处理中，根据我们的需求或任务，在图像中选取出感兴趣的特定区域，以便进行后续的分析、操作或特征提取等。

Python实现获取ROI

在图像处理过程中，我们可能会对图像的某一个特定区域感兴趣，该区域被称为感兴趣区域（Region of Interest，ROI）。在设定感兴趣区域ROI后，就可以对该区域进行整体操作。
Python实现代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Feb 15 21:54:35 2024

@author: 李立宗

公众号：计算机视觉之光

知识星球：计算机视觉之光

"""

import cv2

# 读取lena图像
lena = cv2.imread('lena512g.bmp')

# 选取[200:400, 200:400]范围内的子图像
sub_image = lena[200:400, 200:400]

# 显示原始图像
cv2.imshow('original', lena)


# 显示选取的子图像
cv2.imshow('ROI', sub_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出

运行上述程序，得到的最终实现效果如下所示：
从图中可以看到，左侧是ROI，截取的是原始图像中的部分区域。
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我的图书

下面两本书欢迎大家参考学习。

OpenCV轻松入门

李立宗，OpenCV轻松入门，电子工业出版社，2023
本书基于面向 Python 的 OpenCV(OpenCV for Python)，介绍了图像处理的方方面面。本书以 OpenCV 官方文档的知识脉络为主线，并对细节进行补充和说明。书中不仅介绍了 OpenCV 函数的使用方法，还介绍了函数实现的算法原理。

在介绍 OpenCV 函数的使用方法时，提供了大量的程序示例，并以循序渐进的方式展开。首先，直观地展示函数在易于观察的小数组上的使用方法、处理过程、运行结果，方便读者更深入地理解函数的原理、使用方法、运行机制、处理结果。在此基础上，进一步介绍如何更好地使用函数处理图像。在介绍具体的算法原理时，本书尽量使用通俗易懂的语言和贴近生活的实例来说明问题，避免使用过多复杂抽象的公式。

本书适合计算机视觉领域的初学者阅读，包括在校学生、教师、专业技术人员、图像处理爱好者。
本书第1版出版后，深受广大读者朋友的喜爱，被很多高校选为教材，目前已经累计重印9次。为了更好地方便大家学习，对本书进行了修订。
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计算机视觉40例

李立宗，计算机视觉40例，电子工业出版社，2022
近年来，我深耕计算机视觉领域的课程研发工作，在该领域尤其是OpenCV-Python方面积累了一点儿经验。因此，我经常会收到该领域相关知识点的咨询，内容涵盖图像处理的基础知识、OpenCV工具的使用、深度学习的具体应用等多个方面。为了更好地把所积累的知识以图文的形式分享给大家，我将该领域内的知识点进行了系统的整理，编写了本书。希望本书的内容能够对大家在计算机视觉方向的学习有所帮助。
本书以OpenCV-Python（the Python API for OpenCV）为工具，以案例为载体，系统介绍了计算机视觉从入门到深度学习的相关知识点。
本书从计算机视觉基础、经典案例、机器学习、深度学习、人脸识别应用等五个方面对计算机视觉的相关知识点做了全面、系统、深入的介绍。书中共介绍了40余个经典的计算机视觉案例，其中既有字符识别、信息加密、指纹识别、车牌识别、次品检测等计算机视觉的经典案例，也包含图像分类、目标检测、语义分割、实例分割、风格迁移、姿势识别等基于深度学习的计算机视觉案例，还包括表情识别、驾驶员疲劳监测、易容术、识别年龄和性别等针对人脸的应用案例。
在介绍具体的算法原理时，本书尽量使用通俗易懂的语言和贴近生活的示例来说明问题，避免使用复杂抽象的公式来介绍。
本书适合计算机视觉领域的初学者阅读，适于在校学生、教师、专业技术人员、图像处理爱好者使用。

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