【C++】OpenCVにおける関心領域（ROI）の仕組みと使い方を解説

画像から特定の部分を切り出したい場合、まず対象となる領域を特定し、その領域を元の画像から別の行列（Mat）へコピーする必要があります。これがOpenCVにおけるROI（Region of Interest：関心領域）の基本的な仕組みです。

ROIの基本的な考え方

この例では、冒頭で2つのMat行列が宣言されています。その後、「image_name.jpg」という名前の画像が「image1」行列に読み込まれます。特に注目すべきは次の行です。

image2 = image1(Rect(100, 100, 120, 120));

この一行が、画像内の指定された領域を切り出し、「image2」行列に格納する処理を行っています。

上の図は、「Rect(100, 100, 120, 120)」というコードが何をしているのかを示したものです。このコードの基本形は「Rect(x, y, 幅, 高さ)」です。
xとyは矩形の左上（始点）の座標を定義し、続く2つの値は矩形の幅と高さを表します。これらの値を変更することで、切り出す領域の位置やサイズを自由に調整できます。

サンプルコード

以下のプログラムは、OpenCVにおけるROI（関心領域）の動作を示す例です。

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;

int main() {
    Mat image1; // 「image1」という名前の行列を宣言 //
    Mat image2; // 「image2」という名前の行列を宣言 //
    image1 = imread("RGB.png"); // 「RGB.png」という画像をimage1に読み込む //
    image2 = image1(Rect(100, 100, 120, 120)); // image1に矩形を適用して領域を切り出す //
    namedWindow("Image_Window1"); // 元画像を表示するためのウィンドウを宣言 //
    namedWindow("Image_Window2"); // ROIを表示するためのウィンドウを宣言 //
    imshow("Image_Window1", image1); // 元画像を表示 //
    imshow("Image_Window2", image2); // 切り出したROIを表示 //
    waitKey(0); // キー入力があるまで待機 //
    return 0;
}

実行結果

このプログラムを実行すると、元画像を表示するウィンドウと、切り出されたROI（座標(100, 100)を始点とする120×120ピクセルの領域）を表示するウィンドウの2つが開きます。

このように、Rectクラスを使うだけで画像の一部を簡単に切り出すことができ、物体検出や画像処理の前処理など、さまざまな場面でROIは活用されています。