OpenCV（cv::Rect）

• 1. 构造函数和用法
• 2. 常用属性和方法
• 3. 示例
• 4. 用途

cv::Rect 是 OpenCV 中的一个用于定义矩形区域的类。它被广泛应用于图像处理任务中，如裁剪图像、绘制矩形或定义图像上的兴趣区域（ROI，Region of Interest）。矩形的定义依赖于左上角的点坐标以及矩形的宽度和高度。

1. 构造函数和用法

cv::Rect 类定义了多种构造函数，你可以用几种不同的方式创建矩形对象：

1. 默认构造函数:

   cv::Rect rect;
   

   • 创建一个未初始化的矩形，所有参数默认为零。

2. 通过坐标和大小创建矩形:

   cv::Rect rect(x, y, width, height);
   

   • x 和 y: 矩形左上角的坐标。
   • width: 矩形的宽度。
   • height: 矩形的高度。

   示例：

   cv::Rect rect(50, 50, 100, 200);
   

   这将创建一个左上角位于 (50, 50)，宽度为 100 像素，高度为 200 像素的矩形。

3. 通过两个点创建矩形:

   cv::Rect rect(Point1, Point2);
   

   • Point1: 矩形的左上角。
   • Point2: 矩形的右下角。

   示例：

   cv::Point p1(30, 40);
   cv::Point p2(130, 240);
   cv::Rect rect(p1, p2);
   

   这将创建一个从 (30, 40) 到 (130, 240) 的矩形。

2. 常用属性和方法

• 属性:

  • x: 矩形左上角的 x 坐标。
  • y: 矩形左上角的 y 坐标。
  • width: 矩形的宽度。
  • height: 矩形的高度。

  int x = rect.x;      // 获取左上角 x 坐标
  int y = rect.y;      // 获取左上角 y 坐标
  int w = rect.width;  // 获取宽度
  int h = rect.height; // 获取高度
  

• 常用方法:

  • area(): 返回矩形的面积。

    int area = rect.area();  // 计算面积
    

  • contains(point): 检查一个点是否在矩形内。

    cv::Point p(60, 70);
    bool isInside = rect.contains(p);  // 如果点 p 在矩形内，则返回 true
    

  • tl() 和 br(): 获取矩形的左上角（tl()）和右下角（br()）点的坐标。

    cv::Point top_left = rect.tl();   // 获取左上角点
    cv::Point bottom_right = rect.br(); // 获取右下角点
    

  • &（矩形求交集）: 返回两个矩形的交集区域。

    cv::Rect rect1(10, 10, 50, 50);
    cv::Rect rect2(30, 30, 50, 50);
    cv::Rect intersect = rect1 & rect2;  // 返回交集区域
    

  • |（矩形求并集）: 返回两个矩形的并集区域。

    cv::Rect union_rect = rect1 | rect2;  // 返回并集区域
    

3. 示例

下面是一个在图像上绘制矩形并裁剪 ROI 的示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    // 读取图像
    cv::Mat img = cv::imread("image.jpg");

    // 定义矩形
    cv::Rect rect(50, 50, 200, 150);

    // 绘制矩形
    cv::rectangle(img, rect, cv::Scalar(0, 255, 0), 2);

    // 裁剪图像 ROI
    cv::Mat roi = img(rect);

    // 显示结果
    cv::imshow("Rectangle", img);
    cv::imshow("ROI", roi);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

4. 用途

1. ROI 操作: 在图像处理中，cv::Rect 经常被用作定义感兴趣区域，用来进行图像裁剪、缩放或进一步处理。
2. 目标检测: 在目标检测中，检测到的对象通常用矩形框进行标记，cv::Rect 可以存储这些边界框的信息。
3. 图像处理与分析: 矩形在一些基于块的图像处理算法中被广泛使用，比如分块处理。

cv::Rect 是 OpenCV 图像处理中的重要类之一，其灵活性使得它能够适应不同的任务需求。