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Java图像处理之获取用户感兴趣的区域

2022-07-29 15:55:35 作者：weiambt

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。本文将利用OpenCV实现获取用户感兴趣的区域，从而达到抠图效果

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脚本之家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脚本之家！