OpenCV的基础是处理图像，而图像的基础是矩阵。
因此，如何使用好矩阵是非常关键的。
下面我们通过一个具体的实例来展示如何通过Python和OpenCV对矩阵进行操作，从而更好地实现对图像的处理。
ROI（Region of Interest）是指图像或视频中被选取或感兴趣的特定区域。ROI可以用矩形、圆形、多边形等形状表示，它定义了我们感兴趣的区域，并且通常是通过图像处理或计算机视觉技术进行分析、操作或提取特征。
在计算机视觉、图像处理和机器学习领域，ROI通常用于以下几个方面：
目标检测与识别：在目标检测任务中，我们首先需要确定感兴趣的区域，即ROI，在图像中是否存在目标物体。一旦找到ROI，我们可以通过使用特定的算法或模型来识别目标。
特征提取与描述：ROI提供了一个特定区域，可以用于提取感兴趣的特征。通过只关注ROI中的图像信息，可以降低计算成本，并且可以提高对特定物体或特征的提取准确性。
图像分割与背景提取：ROI可以用于图像分割，将图像分成不同的区域或对象。通过选择ROI，可以将注意力集中在图像中的特定区域上，并更好地区分背景和前景。
图像增强与修复：ROI可以用于在图像处理过程中应用各种增强或修复技术。通过选择ROI，可以通过改变特定区域的对比度、亮度、色彩等来改善图像的质量。
总结来说，ROI是指在图像或视频处理中，根据我们的需求或任务，在图像中选取出感兴趣的特定区域，以便进行后续的分析、操作或特征提取等。
Python实现获取ROI
在图像处理过程中，我们可能会对图像的某一个特定区域感兴趣，该区域被称为感兴趣区域（Region of Interest，ROI）。在设定感兴趣区域ROI后，就可以对该区域进行整体操作。
Python实现代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Feb 15 21:54:35 2024
@author: 李立宗
公众号：计算机视觉之光
知识星球：计算机视觉之光
"""
import cv2
# 读取lena图像
lena = cv2.imread('lena512g.bmp')
# 选取[200:400, 200:400]范围内的子图像
sub_image = lena[200:400, 200:400]
# 显示原始图像
cv2.imshow('original', lena)
# 显示选取的子图像
cv2.imshow('ROI', sub_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
输出
运行上述程序，得到的最终实现效果如下所示：
从图中可以看到，左侧是ROI，截取的是原始图像中的部分区域。
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本书适合计算机视觉领域的初学者阅读，适于在校学生、教师、专业技术人员、图像处理爱好者使用。
