해당 포스팅은 OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신러닝 (황선규 저)를 보고 공부하며 개인적인 용도를 위해 정리한 글이다.
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cv::Mat객체에cv::Rect등으로 범위를 지정해줘 참조한다- 단순히 픽셀 데이터를 참조하는 얕은 복사이므로 새로운 객체를 생성하고 싶다면
clone()을 먼저 사용 후 참조한다
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#include "opencv2/opencv.hpp"
int main(void)
{
cv::Mat img = cv::imread("./path/to/image");
cv::Mat roi = img(cv::Rect(100, 100, 200, 200)); // x, y, width, height
roi = ~roi; // 해당 영역을 반전시키면 img 도 색상 반전이 됨 (얕은 복사이기 때문)
cv::Mat img2 = cv::imread("./path/to/image");
cv::Mat roi2 = img(cv::Rect(100, 100, 200, 200)).clone(); // clone() 을 통해 객체 복사
roi2 = ~roi2; // 해당 영역의 색상을 반전시켜도 img2 에는 아무런 영향이 없음 (깊은 복사로 객체를 복사했기 때문)
return 0;
}
지정한 행, 열의 범위 반환
cv::Mat.rowRange(int x, int y);로 행 범위 지정cv::Mat.colRange(int x, int y);로 열 범위 지정
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#include "opencv2/opencv.hpp"
#inclde <iostream>
int main(void)
{
cv::Mat img = cv::imread("./path/to/image");
cv::Mat rows = img.rowRange(100, 100);
cv::Mat cols = img.colRange(100, 100);
std::cout << "rows: " << rows << std::endl << std::cout << "cols: " << cols << std::endl;
return 0;
}
// 각 범위에 해당하는 픽셀의 데이터 값들이 출력 된다 (BRG) 값