Java图像处理之获取用户感兴趣的区域，

Java图像处理之获取用户感兴趣的区域，

目录

• 需求背景
• 概念解释
• ROI
• openCV
• 掩膜mask
• 代码实现
• 效果如下
• 工具类

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

ROI

ROI: region of interest 感兴趣的区域

openCV

OpenCV（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mask
public 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
 */

@Slf4j
public 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
@AllArgsConstructor
public class PointParam {
    Double x;
    Double y;
}

到此这篇关于Java图像处理之获取用户感兴趣的区域的文章就介绍到这了,更多相关Java获取用户感兴趣区域内容请搜索3672js教程以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持3672js教程！

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