一种任意形状ROI截取方法、系统、介质及设备技术方案

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，特别涉及一种任意形状ROI截取方法，包括在原始图像上通过预定规则确定ROI，并生成ROI信息；加载ROI信息以生成ROI信息矩阵A；对ROI信息矩阵A进行运算得矩阵A

【技术实现步骤摘要】
一种任意形状ROI截取方法、系统、介质及设备
本专利技术涉及图像处理
，特别涉及一种任意形状ROI截取方法、系统、介质及设备。
技术介绍
视觉分析过程中，软件采集到相机的图像后，只需要截取图像感兴趣的区域(RegionofInterest)，以下简称为ROI进行分析，以减少工作量，提高效率。软件分析图像的过程中，分为很多个子程序(或者叫功能块)，每个子程序的ROI可能都是不同的。所以一个相机需要很多个ROI。尤其是多相机系统，相机的数量很多，因此整个多相机系统的ROI数量是非常庞大的，如何行之有效的截取到ROI以对其进行检测分析是亟待解决的问题。目前，市场上的软件截取ROI，采用的办法为截取长方形、圆形等等有规则的区域图像。这些方法只需要描述区域的顶点即可，对内存需求很小。但该方法的缺点是不可避免地会将想要的ROI以外的无用区域也纳入ROI中，如申请号为CN201910510743.6，公布日期为2020年12月15日的中国专利技术专利公开的一种图像处理方法、一种图像处理装置以及一种检测设备，采用的框选的方式截取ROI，因此，需要后续对ROI进行无效区域的识别和处理，极大的增加了运算量。综上所述，现有技术中截取ROI的方法无法实现对任意形状ROI的精确截取，存在ROI截取结果不够精确的问题。
技术实现思路
为解决上述现有技术中无法实现对任意形状ROI的精确截取的问题，本专利技术提供了一种任意形状ROI截取方法，包括以下步骤：S10：在原始图像上通过预定规则确定ROI，并生成ROI信息，所述ROI信息包括所述ROI在原始图像中的位置信息和形状信息；S20：加载所述ROI信息以生成ROI信息矩阵A；所述ROI信息矩阵A中对应所述ROI内像素点的元素值均为0，对应所述ROI外像素点的元素值均为1；S30：对所述ROI信息矩阵A进行运算得矩阵A1，使得所述矩阵A1内对应所述ROI外像素点的元素值均为256以上；S40：根据所述ROI信息对所述原始图像进行矩形切割，获取包含所述ROI的最小矩形区域，并将矩形区域内的图像转换为RGB三维矩阵，所述RGB三维矩阵包括叠加的三个二维矩阵R、G和B；S50：依次以所述矩阵R、G和B作为对象矩阵D，使用所述矩阵A1对所述对象矩阵D进行切割处理，将所述对象矩阵D中对应所述ROI以外的元素值置0以获得目标矩阵R1、G1和B1；S60：将矩阵R1、G1和B1进行叠加以获得仅含ROI的图像。进一步地，步骤S10中的ROI信息通过以下步骤获得：S11：对所述原始图像进行预处理，并在处理后的所述图像中对非ROI的区域进行标记；S12：根据标记后的所述图像生成二值化矩阵，所述二值化矩阵中对应已标记像素点的元素值置为第一数值，其他元素值置为第二数值；S13：取所述二值化矩阵中包括所有第二数值的最小子矩阵作为第一ROI信息矩阵，并记录所述第一ROI信息矩阵在所述二值化矩阵中的位置以及长宽信息作为第一信息；S14：将所述ROI信息矩阵序列化为O1串，将所述01串和所述第一信息作为ROI信息进行存储。进一步地，步骤S20中通过以下步骤对ROI信息加载获得ROI信息矩阵A：S21：读取所述ROI信息，获得所述第一信息以及所述01串；S22：根据所述第一信息确定矩阵的长L和宽W，并建立L*W的空二维矩阵；S23：将所述01串反序列化，依次对所述空二维矩阵所有元素赋值获得所述ROI信息矩阵A。进一步地，步骤S23中采用list函数创建所述空二维矩阵。进一步地，步骤S50中通过以下步骤对所述对象矩阵D进行切割处理：S51：将所述对象矩阵D与所述矩阵A1相加得矩阵A2，即A2＝D+A1；S52：将所述矩阵A2中元素值在256以上的置为0获得矩阵A3；S53：将所述矩阵A3赋值给所述目标矩阵。进一步地，步骤S30中所述ROI信息矩阵A为unit16格式的二维矩阵；步骤S51中所述对象矩阵D在运算之前先转换为unit16格式。进一步地，步骤S53中先将所述矩阵A3转换为unit8格式，后使用所述矩阵A3赋值给所述目标矩阵。本专利技术还提供一种任意形状ROI截取系统，包括ROI信息生成模块、加载模块、运算模块、矩形切割模块、对象矩阵切割模块、叠加模块；所述ROI信息生成模块用于在原始图像上通过预定规则确定ROI，并生成ROI信息，所述ROI信息包括所述ROI在原始图像中的位置信息和形状信息；所述加载模块用于加载所述ROI信息以生成ROI信息矩阵A；所述ROI信息矩阵A中对应所述ROI内的元素值均为0，对应所述ROI之外的元素值均为1；所述运算模块用于对所述ROI信息矩阵A进行运算得矩阵A1，使得所述矩阵A1内对应所述ROI之外的元素值均为256以上；所述矩形切割模块用于根据所述ROI信息对所述原始图像进行矩形切割，获取包含所述ROI的最小矩形区域，并将矩形区域内的图像转换为RGB三维矩阵，所述RGB三维矩阵包括叠加的三个二维矩阵R、G和B；所述对象矩阵切割模块用于依次以所述矩阵R、G和B作为对象矩阵D，使用所述矩阵A1对所述对象矩阵D进行切割处理，将所述对象矩阵D中对应所述ROI以外的元素值置0以获得目标矩阵R1、G1和B1；所述叠加模块用于将矩阵R1、G1和B1进行叠加以获得仅含ROI的图像。本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机被处理器执行时实现如上任一项所述的任意形状ROI截取方法。本专利技术还提供一种计算机设备，包括至少一个处理器、及与所述处理器通信连接的存储器，其中所述存储器存储可被至少一个处理器执行的指令，所述指令被至少一个处理器执行，以使所述处理器执行如上任一项所述的任意形状ROI截取方法。与现有技术相比，本专利技术提供的一种任意形状ROI截取方法，通过将目标ROI转化为ROI信息并将其加载成元素值只有0和1的ROI信息矩阵，通过对ROI信息矩阵的运算，以对原始图像的RGB矩阵分别进行切割，最后将切割后的目标矩阵进行叠加以实现任意形状ROI截取，且切割过程所占用的内存容量很低，有利于进行大批量的图像处理。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术提供的一种任意形状ROI截取方法流程图；图2为本实施例的步骤流程图；图3为本实施例中ROI信息生成的步骤流程图；图4为本实施例中ROI信息加载的步骤流程图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种任意形状ROI截取方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS10：在原始图像上通过预定规则确定ROI，并生成ROI信息，所述ROI信息包括所述ROI在原始图像中的位置信息和形状信息；/nS20：加载所述ROI信息以生成ROI信息矩阵A；所述ROI信息矩阵A中对应所述ROI内的元素值均为0，对应所述ROI之外的元素值均为1；/nS30：对所述ROI信息矩阵A进行运算得矩阵A

【技术特征摘要】
1.一种任意形状ROI截取方法，其特征在于，包括以下步骤：
S10：在原始图像上通过预定规则确定ROI，并生成ROI信息，所述ROI信息包括所述ROI在原始图像中的位置信息和形状信息；
S20：加载所述ROI信息以生成ROI信息矩阵A；所述ROI信息矩阵A中对应所述ROI内的元素值均为0，对应所述ROI之外的元素值均为1；
S30：对所述ROI信息矩阵A进行运算得矩阵A1，使得所述矩阵A1内对应所述ROI之外的元素值均为256以上；
S40：根据所述ROI信息对所述原始图像进行矩形切割，获取包含所述ROI的最小矩形区域，并将矩形区域内的图像转换为RGB三维矩阵，所述RGB三维矩阵包括叠加的三个二维矩阵R、G和B；
S50：依次以所述矩阵R、G和B作为对象矩阵D，使用所述矩阵A1对所述对象矩阵D进行切割处理，将所述对象矩阵D中对应所述ROI以外的元素值置0以获得目标矩阵R1、G1和B1；
S60：将矩阵R1、G1和B1进行叠加以获得仅含ROI的图像。


2.根据权利要求1所述的任意形状ROI截取方法，其特征在于：步骤S10中的ROI信息通过以下步骤获得：
S11：对所述原始图像进行预处理，并在处理后的所述图像中对非ROI的区域进行标记；
S12：根据标记后的所述图像生成二值化矩阵，所述二值化矩阵中对应已标记像素点的元素值置为第一数值，其他元素值置为第二数值；
S13：取所述二值化矩阵中包括所有第二数值的最小子矩阵作为第一ROI信息矩阵，并记录所述第一ROI信息矩阵在所述二值化矩阵中的位置以及长宽信息作为第一信息；
S14：将所述ROI信息矩阵序列化为O1串，将所述01串和所述第一信息作为ROI信息进行存储。


3.根据权利要求2所述的任意形状ROI截取方法，其特征在于：步骤S20中通过以下步骤对ROI信息加载获得ROI信息矩阵A：
S21：读取所述ROI信息，获得所述第一信息以及所述01串；
S22：根据所述第一信息确定矩阵的长L和宽W，并建立L*W的空二维矩阵；
S23：将所述01串反序列化，依次对所述空二维矩阵所有元素赋值获得所述ROI信息矩阵A。


4.根据权利要求3所述的任意形状ROI截取方法，其特征在于：步骤S23中采用list函数创建所述空二维矩阵。


5.根据权利要求3所述的任意形状ROI截取方法，其特征在于：步骤S50中...

【专利技术属性】
技术研发人员：邱剑瑜，吴添财，
申请(专利权)人：厦门树冠科技有限公司，
类型：发明
国别省市：福建;35