ROI是英文Region Of Interest的三个首字母缩写，很多时候我们对图像的分析就是对图像特定ROI的分析与理解，对细胞与医疗图像来说，ROI提取正确才可以进行后续的分析、测量、计算密度等，而且这些ROI区域往往不是矩形区域，一般都是不规则的多边形区域，很多OpenCV初学者都不知道如何提取这些不规则的ROI区域。其实OpenCV中有个非常方便的API函数可以快速提取各种非正常的ROI区域。 

在做这个之前，首先来了解一下什么图像处理中的mask(遮罩)，OpenCV中是如此定义Mask的：八位单通道的Mat对象，每个像素点值为零或者非零区域。当Mask对象添加到图像区上时，只有非零的区域是可见，Mask中所有像素值为零与图像重叠的区域就会不可见，也就是说Mask区域的形状与大小直接决定了你看到最终图像的大小与形状。一个具体的示例如下：

可以看出，mask的作用是可以 帮助我们提取各种不规则的区域。OpenCV中完成上述步骤操作只需要简单调用API函数 bitwise_and 即可。

于是另外一个问题也随之而来，我们怎么生成这样mask区域，答案是在OpenCV中有两种方法搞定Mask区域生成。

方法一：

通过手动选择，然后通过多边形填充即可做到，代码实现如下：

import cv2 as cv
import numpy as np

src = cv.imread("D:/images/gc_test.png")
cv.imshow("input", src)
h, w, c = src.shape

# 手工绘制ROI区域
mask = np.zeros((h, w), dtype=np.uint8)
x_data = np.array([124, 169, 208, 285, 307, 260, 175])
y_data = np.array([205, 124, 135, 173, 216, 311, 309])
pts = np.vstack((x_data, y_data)).astype(np.int32).T
cv.fillPoly(mask, [pts], (255), 8, 0)
cv.imshow("mask", mask)

# 根据mask，提取ROI区域
result = cv.bitwise_and(src, src, mask=mask)
cv.imshow("result", result)
cv.waitKey(0)

运行效果如下：

方法二：

这个也是OpenCV新手最迷茫的地方，如何通过程序生成mask，其实真的很简单。看代码演示吧!

src = cv.imread("D:/images/gc_test.png")
cv.imshow("input", src)

# 生成mask区域
hsv = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2HSV)
mask = cv.inRange(hsv, (156, 43, 46), (180, 255, 255))
cv.imshow("mask", mask)

# 提取ROI区域，根据mask
result = cv.bitwise_and(src, src, mask=mask)
cv.imshow("result", result)
cv.waitKey(0)

效果如下：

主要是分为三步

1. 提取轮廓ROI

2. 生成Mask区域

3. 提取指定轮廓

特别需要注意的是->其中生成Mask可以根据轮廓、二值化连通组件分析、inRange等处理方法得到。这里基于inRange方式得到mask区域，然后提取。

最后看两个在实际处理会用到mask实现ROI提取然后重新背景融合之后生成新图像效果：

好消息！
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