2.4 感兴趣区域（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。例如，将一个感兴趣区域A赋值给变量B后，可以将该变量B赋值给另外一个区域C，从而达到在区域C内复制区域A的目的。

例如，在图2-16中，假设当前图像的名称为img，图中的数字分别表示行号和列号。那么，图像中的黑色ROI可以表示为img[200:400, 200:400]。

通过以下语句，能够将图2-16中的黑色ROI复制到该区域右侧：

        a=img[200:400,200:400]
        img[200:400,600:800]=a

上述语句对图2-16的处理结果如图2-17所示，在该区域右侧得到了复制的ROI。

【例2.13】获取图像lena的脸部信息，并将其显示出来。

根据题目要求，编写代码如下：

        import cv2
        a=cv2.imread("lenacolor.png", cv2.IMREAD_UNCHANGED)
        face=a[220:400,250:350]
        cv2.imshow("original", a)
        cv2.imshow("face", face)
        cv2.waitKey()
        cv2.destroyAllWindows()

在本例中，通过face=a[220:400,250:350]获取了一个ROI，并使用函数cv2.imshow()将其显示了出来。

运行上述程序，会得到如图2-18所示的结果，其中左图是lena的原始图像，右图是从lena图像中获取的脸部图像。

【例2.14】对lena图像的脸部进行打码。

根据题目要求，编写代码如下：

        import cv2
        import numpy as np
        a=cv2.imread("lenacolor.png", cv2.IMREAD_UNCHANGED)
        cv2.imshow("original", a)
        face=np.random.randint(0,256, (180,100,3))
        a[220:400,250:350]=face
        cv2.imshow("result", a)
        cv2.waitKey()
        cv2.destroyAllWindows()

在本例中，使用随机数生成的三维数组模拟了一幅随机图像，实现了对脸部图像的打码。

运行上述程序，得到如图2-19所示结果，其中左图是lena的原始图像，右图是脸部打码图像。

【例2.15】将一幅图像内的ROI复制到另一幅图像内。

根据题目要求，编写代码如下：

        import cv2
        lena=cv2.imread("lena512.bmp", cv2.IMREAD_UNCHANGED)
        dollar=cv2.imread("dollar.bmp", cv2.IMREAD_UNCHANGED)
        cv2.imshow("lena", lena)
        cv2.imshow("dollar", dollar)
        face=lena[220:400,250:350]
        dollar[160:340,200:300]=face
        cv2.imshow("result", dollar)
        cv2.waitKey()
        cv2.destroyAllWindows()

运行上述程序，得到如图2-20所示的结果。其中，左图是lena的原始图像，中间的图是dollar图像，右图是将lena图像内的ROI复制到dollar图像的效果。