图像处理中ROI和绘图是如何操作的？

　　ROI
　　ROI（RegionOfInterest）是指需要处理的那一部分图像，本节将通过一个示例讲解通过鼠标选中图形ROI区域。
　　1.1Python3
　　在Python中，主要涉及到selectROI函数，其函数原型如下：
　　rect=cv2.selectROI（“image”，img，showCrosshair，fromCenter）
　　“image”：winName窗口名称
　　img：目标想要裁剪的图像
　　showCrosshair：是否显示网格
　　True：显示网格
　　False：只有矩形
　　fromCenter：
　　True：第一次选中的点为矩形的中心。
　　False：第一次选中的点为矩形的左上角。
　　返回的是一个tuple值，代表矩形区域。分别代表矩形左上角坐标（x，y）与矩形宽度w跟高度h
　　（x，y，w，h）=rect
　　使用numpy切片功能的时候要注意，第一维指的是行数，第二维度指的是列数。
　　imCrop=img［y:y+h，x:x+w］
　　接下来，直接上源码：
　　importnumpyasnp importcv2 img=cv2.imread（‘color.jpg’） #createawindow cv2.namedWindow（‘image’，flags=cv2.WINDOW_NORMAL|cv2.WINDOW_FREERATIO） cv2.namedWindow（‘image_roi’，flags=cv2.WINDOW_NORMAL|cv2.WINDOW_FREERATIO） cv2.imshow（‘image’，img） #whethertoshowcrosschair showCrosshair=True #iftrue，thenfromthecenter #iffalse，thenfromtheleft-top fromCenter=False #thenletusetochoosetheROI rect=cv2.selectROI（‘image’，img，showCrosshair，fromCenter） #gettheROI （x，y，w，h）=rect #Cropimage imCrop=img［y:y+h，x:x+w］ #Displaycroppedimage cv2.imshow（‘image_roi’，imCrop） #writeimagetolocaldisk cv2.imwrite（‘image_roi.png’，imCrop） cv2.waitKey（0）
　　运行结果如下图所示：
　　运行程序后，按住鼠标左键选中ROI，按下Enter键裁剪得到需要的ROI区域，并显示到另一个窗口中，如果需要取消ROI区域选择，请按下C键。
　　1.2C++
　　#include《iostream》 #include《opencv2/opencv.hpp》 #include《opencv2/highgui/highgui.hpp》 #include《opencv2/imgproc/imgproc.hpp》 usingnamespacestd; usingnamespacecv; intmain（） { Matimg，imCrop; Rectrect; img=imread（“color.jpg”）; //createawindow namedWindow（“image”，WINDOW_NORMAL|WINDOW_FREERATIO）; namedWindow（“image_roi”，WINDOW_NORMAL|WINDOW_FREERATIO）; imshow（“image”，img）; //whethertoshowcrosschair boolshowCrosshair=true; //iftrue，thenfromthecenter //iffalse，thenfromtheleft-top boolfromCenter=false; //thenletusetochoosetheROI rect=selectROI（“image”，img，showCrosshair，fromCenter）; //gettheROIandcroptheimage imCrop=img（rect）; //Displaycroppedimage imshow（“image_roi”，imCrop）; //writeimagetolocaldisk imwrite（“image_roi.jpg”，imCrop）; waitKey（0）; return0; }
　　其C++源码运行效果同Python源码。

　　绘图
　　接下来将讲解OpenCV中绘图的使用，在计算机视觉领域，使用绘图功能是一个非常高频的需求，例如，在颜色识别，人脸识别，物体识别中，识别到具体的物体，可以将其打印出来，也可以直接在原图中绘制一个圆形等，显而易见，后者效果更好。
　　注意，OpenCV可以绘制的图形，其实matplotlib也都可以，OpenCV之所以还提供一个绘图功能是因为OpenCV绘图是直接在原图上进行绘图的，并且使用的是默认的BGR色彩空间，所以，OpenCV默认的绘图功能会更加方便一些。
　　2.1Python3
　　接下来首先介绍在OpenCV中常见的几何图形绘制与文本绘制，例如，直线，矩形，圆形，多边形，椭圆等。
　　初始化画布
　　在Python中，图像数据是通过numpy的ndarray存储的，首先，应当初始化一个ndarra数据结构用于存储图像：具体处理如下所示：
　　defInitPaint（width，height，color=（255，255，255））： paint=np.ones（（height，width，3），dtype=“uint8”） paint［：］=color returnpaint
　　绘制直线
　　函数的函数原型：
　　cv2.line（img=canvas，pt1=（300，0），pt2=（0，300），color=COLOR_MAP［“red”］，thickness=3）
　　绘制矩形
　　函数原型：
　　cv2.rectangle（img=canvas，pt1=（50，200），pt2=（200，225），color=COLOR_MAP［“green”］，thickness=5）
　　绘制圆形
　　函数原型
　　cv2.circle（img=canvas，center=（150，150），radius=60，color=（0，0，255），thickness=5）
　　绘制多边形
　　函数原型
　　cv2.polylines（img=canvas，pts=［points］，isClosed=True，color=（0，0，255），thickness=3）
　　绘制椭圆
　　函数原型
　　cv2.ellipse（img=canvas，center=（256，256），axes=（100，50），angle=0，startAngle=0，endAngle=360，color=（100，200，0），thickness=-1）
　　绘制文字
　　函数原型
　　font=cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX cv2.putText（canvas，text=“HelloWorld”，org=（50，200），fontFace=font，fontScale=2，thickness=1，lineType=cv2.LINE_AA，color=（0，0，255））