利用OpenCV的函数Rect()提取感兴趣区域的C++代码

​博主于 2022-11-11 重写了这篇博文，

重写的博文不仅优化了本博文中的代码，

还详细介绍了Rect的两种构造方法，

并且还附了用鼠标截取感兴趣区域的代码，

重写的博文见 https://www.hhai.cc/thread-127-1-1.html

代码和运行结果如下，程序很好读懂，就不多作解释了！

源码如下：（程序中用到的图像的下载链接：https://pan.baidu.com/s/1kUEDw5x）

//出处：昊虹AI笔记网(hhai.cc)
//用心记录计算机视觉和AI技术

//OpenCV版本 OpenCV3.0


#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <iostream>
// 全局变量源图像
cv::Mat srcImage;
// 方法1 利用Rect选择区域(100, 180, 150, 50)
void regionExtraction(int xRoi, int yRoi, 
	int widthRoi, int heightRoi )
{
	// 指定坐标区域提取
    cv::Mat roiImage(srcImage.rows,srcImage.cols,CV_8UC3);
    std::cout << srcImage.rows  << " " << 
         srcImage.cols << std::endl;
    // 将兴趣区域拷贝到目标图像
    srcImage(cv::Rect(xRoi,yRoi,widthRoi,//这句话我专门开了篇博文来解释
    	heightRoi)).copyTo(roiImage);// http://blog.csdn.net/wenhao_ir/article/details/51543990
    cv::imshow("roiImage",roiImage);
    cv::waitKey(0);
}
int main()
{
	// 源图像载入及判断
    srcImage = cv::imread("flower3.jpg");
    if( !srcImage.data ) 
       return 1;
	cv::imshow("ROIing", srcImage);
	cv::waitKey(0);
	// 方法1 利用Rect选择区域(100, 180, 150, 50)
	int xRoi = 80;
	int yRoi = 180;
	int widthRoi = 150;
	int heightRoi = 100;
    regionExtraction(xRoi,yRoi,widthRoi,heightRoi);	
	return 0;
}

           

程序运行结果如下图所示：