使用cv :: Mat在OpenCV 2.4.2中裁剪并保存ROI为新图像

时间:2013-04-15 11:31:56

标签: opencv crop face-detection roi

处理人脸检测和识别,并且在成功检测到脸部后,我只想裁剪脸部并将其保存在驱动器中的某处,以便为识别代码提供。我很难将感兴趣区域保存为新图像。我在网上有一些代码,但它是在使用IplImage*的OpenCV的早期版本中编写的。我正在使用使用cv::Mat的OpenCV 2.4.2。
Heeeelp !!!
如果你们需要,我会发布我的代码(面部检测和识别本身)。

#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <math.h>

// alphablend <imageA> <image B> <x> <y> <width> <height>
// <alpha> <beta>

IplImage* crop( IplImage* src,  CvRect roi)
{

  // Must have dimensions of output image
  IplImage* cropped = cvCreateImage( cvSize(roi.width,roi.height), src->depth, src->nChannels );

  // Say what the source region is
  cvSetImageROI( src, roi );

  // Do the copy
  cvCopy( src, cropped );
  cvResetImageROI( src );

  cvNamedWindow( "check", 1 );
  cvShowImage( "check", cropped );
  cvSaveImage ("style.jpg" , cropped);

  return cropped;
}

int main(int argc, char** argv)
{
  IplImage *src1, *src2;

  CvRect myRect;

  // IplImage* cropped ;
  src1=cvLoadImage(argv[1],1);
  src2=cvLoadImage(argv[2],1);

  {
    int x = atoi(argv[3]);
    int y = atoi(argv[4]);
    int width = atoi(argv[5]);
    int height = atoi(argv[6]);

    double alpha = (double)atof(argv[7]);
    double beta = (double)atof(argv[8]);

    cvSetImageROI(src1, cvRect(x,y,width,height));
    cvSetImageROI(src2, cvRect(100,200,width,height));

    myRect = cvRect(x,y,width,height) ;

    cvAddWeighted(src1, alpha, src2, beta,0.0,src1);

    cvResetImageROI(src1);
    crop (src1 , myRect);

    cvNamedWindow( "Alpha_blend", 1 );
    cvShowImage( "Alpha_blend", src1 );

    cvWaitKey(0);
  }

  return 0;
}

感谢。和平

2 个答案:

答案 0 :(得分:24)

使用cv::Mat对象将使您的代码更加简单。假设检测到的面部位于faceRect类型为cv::Rect的矩形中,则只需键入以获得裁剪版本:

cv::Mat originalImage;
cv::Rect faceRect;
cv::Mat croppedFaceImage;

croppedFaceImage = originalImage(faceRect).clone();

或者:

originalImage(faceRect).copyTo(croppedImage);

这会从您提供的矩形创建一个临时cv::Mat对象(不复制数据)。然后,通过克隆或复制方法将实际数据复制到新对象。

答案 1 :(得分:-2)

对于裁剪区域,使用ROI(感兴趣区域)。 opencv2很容易完成这项工作。你可以查看链接: http://life2coding.blogspot.com/search/label/cropping%20of%20image