需求背景获取roi图片：现在有一张图片，用户能够在坐标上选择一些点组成一个区域，这个区域称为用户感兴趣的区域，需要利用mask掩膜生成，需要生成mask图片、roi图片，要求使用opencv+java实现。
概念解释roiroi: region of interest 感兴趣的区域
opencvopencv（open source computer vision library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了很多函数，这些函数非常高效地实现了计算机视觉算法。
掩膜mask什么是图像处理中的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。
代码实现import org.opencv.core.*;import org.opencv.core.point;import org.opencv.imgproc.imgproc;import java.util.arraylist;import java.util.list;public class mytest{ /** * demo:根据原图片生成mask，再根据mask生成roi图片 */ @test public void testcreateroi() throws ioexception { system.loadlibrary(core.native_library_name); mat img = imgcodecs.imread("c:\\users\\administrator\\desktop\\20220720141206.jpg"); //定义mask的区域边界点 list<point> list = new arraylist<>(); list.add(new point(600, 50)); list.add(new point(400, 500)); list.add(new point(1000, 550)); list.add(new point(1200, 50));// list.add(new point(0,0));// list.add(new point(1296,0));// list.add(new point(1296,960));// list.add(new point(0,960)); // 构建掩膜mask list<matofpoint> maskarea = new arraylist<>(); matofpoint maskpoints = new matofpoint(); maskpoints.fromlist(list); maskarea.add(maskpoints); mat mask; mask = new mat(new size(img.width(), img.height()), cvtype.cv_8uc3, new scalar(0, 0, 0));//定义成黑色 imgproc.fillpoly(mask, maskarea, new scalar(255, 255, 255));//填充多边形,生成mask,定义成白色 // 保存mask图片 imgcodecs.imwrite("c:\\users\\administrator\\desktop\\mask.tiff", mask); //根据mask将原图片img复制生成roi图片dist mat dist = new mat(new size(img.width(), img.height()), cvtype.cv_8uc3, new scalar(0, 0, 0)); img.copyto(dist, mask); imgcodecs.imwrite("c:\\users\\administrator\\desktop\\dist.tiff", dist); }}
效果如下原图片：
mask图片：
roi图片：
工具类方法声明
//方法1：生成maskpublic static mat create(int width, int height, string filepath, list<pointparam> points);//方法2：根据mask生成roi图片public static void solve(mat mask, string strfrom, string strto);
imagesolvebyopencv 类
package com.example.phenocam.test;import lombok.extern.slf4j.slf4j;import org.opencv.core.*;import org.opencv.imgcodecs.imgcodecs;import org.opencv.imgproc.imgproc;import java.util.arraylist;import java.util.list;/** * 通过 opencv 创建一张mask,根据mask生成roi图片 */@slf4jpublic class imagesolvebyopencv { static { system.loadlibrary(core.native_library_name); } /** * 创建一个掩膜 * @param width: 图片的宽度 * @param height: 图片的高度 * @param filepath: 文件保存的路径 * @param points: 轮廓的顶点 * @return mask图片的mat格式 */ public static mat create(int width, int height, string filepath, list<pointparam> points) { // 对输入的点进行预处理 list<org.opencv.core.point> list = new arraylist<>(); for (pointparam p : points) { list.add(new org.opencv.core.point(p.getx(), p.gety())); } // 创建掩膜区域 list<matofpoint> maskarea = new arraylist<>(); matofpoint maskpoints = new matofpoint(); maskpoints.fromlist(list); maskarea.add(maskpoints); // 构建掩膜 mat mask = new mat(new size(width, height), cvtype.cv_8uc3, new scalar(0, 0, 0)); imgproc.fillpoly(mask, maskarea, new scalar(255, 255, 255)); // 保存mask图片 imgcodecs.imwrite(filepath,mask); log.info("mask图片:{}生成成功",filepath); return mask; } /** * 根据mask生成图片 mat格式 * @param mask * @param strfrom * @param strto */ public static void solve(mat mask, string strfrom, string strto){ int width = mask.width(); int height = mask.height(); mat image = imgcodecs.imread(strfrom); mat dist = new mat(new size(width, height), cvtype.cv_8uc3, new scalar(0, 0, 0)); image.copyto(dist,mask); imgcodecs.imwrite(strto,dist); log.info("_roi图片:"+strto+"生成成功"); } public static void main(string[] args) { long start = system.currenttimemillis(); system.loadlibrary(core.native_library_name); string strfrom="c:\\users\\administrator\\desktop\\20220720141206.jpg";//原图片路径 string strto="c:\\users\\administrator\\desktop\\dest.jpg";//roi图片路径（待生成） string maskpath = "c:\\users\\administrator\\desktop\\mask.jpg";//mask的保存路径（待生成） mat source = imgcodecs.imread(strfrom);//读入图片的mat格式 //处理边界点 list<pointparam> points = new arraylist<>(); points.add(new pointparam(50.0, 50.0)); points.add(new pointparam(700.0, 50.0)); points.add(new pointparam(700.0, 700.0)); points.add(new pointparam(50.0, 700.0)); //=========================1.根据参数生成mask============================ mat mask = imagesolvebyopencv.create(source.width(), source.height(), maskpath, points);//生成的mask system.out.println("opencv生成mask花费: " + (system.currenttimemillis() - start) + "ms"); start=system.currenttimemillis();//重置时间 //=========================2.根据mask生成roi效果图============================ imagesolvebyopencv.solve(mask, strfrom, strto); system.out.println("opencv生成mask花费: " + (system.currenttimemillis() - start) + "ms"); }}
pointparam
@data@allargsconstructorpublic class pointparam { double x; double y;}
以上就是java图像处理之获取用户感兴趣的区域怎么实现的详细内容。