RIO: region of interest ，在图像处理领域，我们常常需要设置感兴趣区域(ROI，region of interest)，来专注或者简化我们的工作过程 。也就是从图像中选择的一个图像区域，这个区域是我们图像分析所关注的重点。我们圈定这个区域，以便进行进一步处理。而且，使用ROI指定我们想读入的目标，可以减少处理时间，增加精度，给图像处理来带不小的便利。
首先讲解Rect 对象：
Rect对象的定义：
1 typedef Rect_<int> Rect;
Rect_的定义：
1 /*! 2 The 2D up-right rectangle class 3 4 The class represents a 2D rectangle with coordinates of the specified data type. 5 Normally, cv::Rect ~ cv::Rect_<int> is used. 6 */ 7 template<typename _Tp> class Rect_ 8 { 9 public: 10 typedef _Tp value_type; 11 12 //! various constructors 13 Rect_(); 14 Rect_(_Tp _x, _Tp _y, _Tp _width, _Tp _height); 15 Rect_(const Rect_& r); 16 Rect_(const CvRect& r); 17 Rect_(const Point_<_Tp>& org, const Size_<_Tp>& sz); 18 Rect_(const Point_<_Tp>& pt1, const Point_<_Tp>& pt2); 19 20 Rect_& operator = ( const Rect_& r ); 21 //! the top-left corner 22 Point_<_Tp> tl() const; 23 //! the bottom-right corner 24 Point_<_Tp> br() const; 25 26 //! size (width, height) of the rectangle 27 Size_<_Tp> size() const; 28 //! area (width*height) of the rectangle 29 _Tp area() const; 30 31 //! conversion to another data type 32 template<typename _Tp2> operator Rect_<_Tp2>() const; 33 //! conversion to the old-style CvRect 34 operator CvRect() const; 35 36 //! checks whether the rectangle contains the point 37 bool contains(const Point_<_Tp>& pt) const; 38 39 _Tp x, y, width, height; //< the top-left corner, as well as width and height of the rectangle 40 };
从上面的定义至少可以发现两点：一，类Rect_的类模板中的数据类型_Tp在Rect_<int>中被指定为整型；二，从Rect_的构造函数可以看出，其形参列表一共有6种形式：
1 Rect_()，形参列表为空，即定义一个空窗口（默认值为：x=y=width=height=0）； 2 Rect_(_Tp _x, _Tp _y, _Tp _width, _Tp _height)，定义一个左上角点坐标为(_x, _y)的_width*_height矩形窗口； 3 Rect_(const Rect_& r)，使用其他的Rect_对象初始化； 4 Rect_(const CvRect& r)，使用CvRect对象初始化； 5 Rect_(const Point_<_Tp>& org, const Size_<_Tp>& sz)，分别将位置坐标(_x, _y)和窗口大小(_width, _height)用Point_和Size_对象初始化； 6 Rect_(const Point_<_Tp>& pt1, const Point_<_Tp>& pt2)，分别将坐标位置(_x, _y)和窗口大小(_width, _height)用Point_和Point_对象初始化。
在OpenCV库中，图像像素坐标与所在行列数的对应关系为：x -> col, y -> row, width -> cols, height -> rows
下面给出一段代码，基本可以把Rect的常见用法涵盖：
1 Mat image = imread("C:\Users\Leo\Desktop\lena.jpg"); 2 Rect rect1(256, 256, 128, 128); 3 Rect rect2(224, 224, 128, 128); 4 5 Mat roi1; 6 image(rect1).copyTo(roi1); // copy the region rect1 from the image to roi1 7 imshow("1", roi1); 8 waitKey(0); 9 10 Mat roi2; 11 image(rect2).copyTo(roi2); // copy the region rect2 from the image to roi2 12 imshow("2", roi2); 13 waitKey(0); 14 15 cv::Rect rect3 = rect1&rect2; // intersection of the two sets 16 Mat roi3; 17 image(rect3).copyTo(roi3); 18 imshow("3", roi3); 19 waitKey(0); 20 21 Rect rect4 = rect1|rect2; // union of the two sets (the minimum bounding rectangle) 22 Mat roi4; 23 image(rect4).copyTo(roi4); 24 imshow("4", roi4); 25 waitKey(0); 26 27 Rect rect5(10, 10, 128, 128); 28 roi1.copyTo(image(rect5)); // copy the region rect1 to the designated region in the image 29 imshow("5", image); 30 waitKey(0);
RIO区域定义的两种方法：
1. 使用cv::Rect,创建一个Rect区域后就可以将其直接传入到图像中，从而将图形中矩形所在区域的位置表示出来。
1 //定义一个Mat类型并给其设定ROI区域 2 Mat imageROI; 3 //方法一 4 imageROI=image(Rect(500,250,logo.cols,logo.rows));
2. 直接指定感兴趣行或列的范围（Range）.Range是指从起始索引到终止索引（不包括终止索引）的一段连续序列。cv::Range可以用来定义Range.如果使用cv::Range来定义ROI，那么前例中定义ROI的代码可以为：
1 //方法二 2 imageROI=srcImage3(Range(250,250+logoImage.rows),Range(200,200+logoImage.cols));
实例如何将一幅图像的某一部分提取出来
1 Mat srcImage = imread("04.jpg"); 2 Mat RIO=srcImage(Rect(cvRound(srcImage.cols*2/3),0,402,srcImage.rows));