ROI_PAC学习笔记-print

ROIROASCPACPCCPMCVRCTR等常用词的含义以及相关计算
公式
以下是常用数字营销及广告领域的术语及其含义与计算公式：
1. ROI (Return on Investment): 投资回报率，用于衡量投资所获得的收益。

计算公式：ROI = （收益 - 成本）/ 成本× 100。

2. ROAS (Return on Advertising Spend): 广告投资回报率，用于衡量广告投资所获得的收益。

计算公式：ROAS = 广告收入 / 广告费用。

3. CPA (Cost Per Acquisition): 平均获客成本，用于衡量每个新客户的获取成本。

计算公式：CPA = 广告费用 / 获得的新客户数。

4. CPC (Cost Per Click): 平均点击成本，用于衡量每次点击的成本。

计算公式：CPC = 广告费用 / 点击次数。

5. CPM (Cost Per Mille): 每千次展示成本，用于衡量每千次广告展示的成本。

计算公式：CPM = 广告费用 / 广告展示次数（以千为单位）。

6. CVR (Conversion Rate): 转化率，指网站或广告的访客转化为实际成交的比例。

计算公式：CVR = 完成目标的次数 / 访客次数。

7. CTR (Click-Through Rate): 点击率，表示展示广告后用户实际点击广告的比例。

计算公式：CTR = 点击次数 / 广告展示次数。

利用机器学习提升广告ROI在当今数字化时代，广告已经成为企业推广和宣传产品的重要手段。

然而，众多广告主面临的一个共同难题是如何提升广告的回报率（ROI），即在广告投放中所获得的更多转化和利润。

幸运的是，机器学习技术可以帮助广告主解决这个问题，并在提高广告ROI方面发挥重要作用。

一、机器学习简介机器学习是人工智能领域的一个重要分支，主要研究如何让计算机通过数据学习和改进，以便能够完成特定任务。

它的核心思想是通过训练模型，使其能够通过样本数据推断和预测未来的结果。

二、机器学习在广告中的应用1. 个性化广告投放机器学习可以通过分析用户的历史行为和兴趣，对用户进行个性化的广告投放。

例如，根据用户的浏览历史和购买记录，可以预测用户对不同广告主题的偏好，并选择合适的广告进行投放。

这样可以提高广告的点击率和转化率，进而提升广告ROI。

2. 广告投放时间和渠道优化机器学习可以通过分析大量的数据，找出最佳的广告投放时间和渠道。

例如，可以通过对历史数据的分析，发现在某个特定时间段用户的点击率较高，然后在这个时间段进行广告投放，从而提高广告的点击率和转化率。

3. 广告创意优化机器学习可以通过对广告创意的分析和优化，提高广告的效果。

例如，可以对不同的广告创意进行A/B测试，然后根据用户的反馈和转化情况，选择效果最好的广告创意进行投放。

三、机器学习在提升广告ROI方面的挑战和解决方案1. 数据的质量和数量机器学习算法对于数据的质量和数量有一定的要求。

在广告中，收集用户的行为数据和转化数据可能面临一些困难。

解决这个问题的一个方式是通过合作伙伴关系获取更多的数据，并对数据进行清洗和预处理，以确保数据的准确性。

2. 算法的选择和优化选择合适的机器学习算法对于提升广告ROI至关重要。

在实际应用中，需要根据具体的需求和数据情况选择合适的算法，并对算法进行优化。

例如，可以使用集成学习算法来结合多个算法的优势，提高预测精度和稳定性。

3. 模型的实时更新广告领域的数据和用户行为可能在短时间内发生变化，因此需要实时更新机器学习模型以适应变化。

基于ROI模板的印刷品图像配准方法胡方尚;郭慧【摘要】针对印刷品质量检测中图像配准问题,提出了一种基于ROI(region of interest)模板的印刷图像配准算法.该方法以Canny算子获取的图像梯度向量为基础,定义相似性度量,同时结合阈值终止条件和矩阵搜索策略提高算法效率,并利用最小二乘法调整配准参数,最终实现彩色印刷图像高效配准.试验结果表明,相对于传统的图像配准算法,该方法配准精度高、速度快,而且鲁棒性强,能够为印刷品质量检测提供一种高效的图像配准算法.【期刊名称】《东华大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2016(042)004【总页数】6页(P582-586,592)【关键词】印刷品图像配准;Canny算子;相似性度量;最小二乘法;质量检测;ROI(region of interest)模板【作者】胡方尚;郭慧【作者单位】华东理工大学机械与动力工程学院,上海200237;华东理工大学机械与动力工程学院,上海200237【正文语种】中文【中图分类】TP391随着国家工业化进程的推进，现代印刷行业的自动化程度越来越高.质量检测作为印刷生产过程中必不可少的重要环节，检测技术成为保证印刷产品质量的重要手段.机器视觉检测技术具有实时性强、准确率高和稳定性好等特点，其能够很好地适应和满足印刷质量检测的要求[1].图像配准是机器视觉技术的重要研究内容之一，它在质量检测、目标跟踪、模式识别等领域得到广泛应用[2].目前，常用的图像配准方法一般分为两大类：基于像素灰度的图像匹配和基于图像特征的图像匹配.文献[3]提出了有界部分相关(BPC)算法，它通过优化裁减搜索区间对归一化互相关算法进行改进，可以提高算法执行速度，但存在对函数上边界值估计的问题.文献[4]提出了一种改进的Hausdorff距离匹配算法，它使用图像金字塔提高搜索速度，但会造成有用信息的丢失而无法识别较小的图像缺陷.文献[5]实现一种高效的几何哈希法，它通过创建哈希表能够快速确定模板的潜在匹配位置，但对几何基元的精确度要求较高，因而存在鲁棒性差的局限性.为了使图像配准过程不受噪声、非线性光照等因素影响，并满足印刷质量检测中实时性和鲁棒性要求.本文提出了一种基于感兴趣区域(region of interest，ROI)模板的图像配准算法，首先利用Canny算子获取ROI模板和待检测图像的图像特征，然后根据定义的相似性度量进行模板匹配，同时采用阈值终止条件和矩阵搜索策略加快匹配速度，最后通过最小二乘法调整变换参数实现最优匹配结果.其中，ROI 模板是在标准图像中选择的感兴趣区域，用它代替标准图像与待检测图像配准，将会大大提高图像处理分析的效率和准确度.特征提取是计算机“理解”印刷品图像的基础，所谓图像特征就是从图像中提取的可用于配准的“非图像”描述，如数值、向量等.由于Canny算子是对信噪比与定位精度乘积的最优化逼近算子，同时具有各向同性和旋转不变性的特点[6].因而本文利用Canny算子获得ROI模板和待检测图像的方向向量作为匹配信息.首先，利用二维高斯函数分别按行和列对印刷品图像进行高斯平滑.设二维高斯函数为则图像与高斯滤波器的卷积为然后，考虑彩色补偿后图像的亮度不变，对平滑图像F(i, j)进行分色处理得到3种分色图像，如图1所示.最后，根据Canny算子使用2×2邻域有限差分，计算分色图像S(i, j)(任选其一)的x轴和y轴方向偏导数阵列P与Q分别为则图像的方向向量为向量幅值为相似性度量是评估变换结果优劣的准则，它和特征提取共同决定配准算法的抗干扰能力.首先将标准图像的ROI模板定义为由一系列点(pi=(ri, ci), i=1, 2, …, n)构成的集合，且每个点对应一个方向向量di=(ti, ui)T，其中，坐标(ri, ci)为相对于模板重心的相对坐标.然后将待检测图像转化为相同的表示形式，即图像中每个点(r, c)对应方向向量er, c=(vr, c, wr, c)T.在图像匹配过程中，每当ROI模板搜索到待检测图像中的一个特定位置便完成一次线性变换，而相应的变换模型J可以通过变换后的点以及相应的变换后的方向向量给出.因此，这里定义变换后模板在点q=(r, c)处的相似性度量s为变换后模板中所有点的方向向量与待检测图像中对应点的方向向量的点积的和，如式(6)所示.为了使相似性度量不受任意光照变化的影响，将式(6)进行归一化为归一化后相似性度量将返回一个小于1的数值作为潜在匹配位置的度量.一般情况下，返回值越趋近于1则模板与待检测图像越接近.理想情况下返回值为1，此时两者之间达到完全匹配.3.1 阈值终止条件在搜索待检测图像的过程中，每当ROI模板变换到一个特定位置都需要进行一次相似性度量计算.若按照式(7)对n个点全部累计求和，算法执行速度相对较慢.然而，根据归一化后相似性度量的特性可知，潜在匹配位置的度量值必须达到一个接近1的阈值才有可能成为真正的匹配位置.因此，通过设定合适的阈值smin，采用一定的终止条件，算法可以提前结束运算，从而快速定位到真正的匹配位置.设式(7)中累计到第j个点的相似性度量部分和为由式(7)和(8)可知，剩余n-j项的和小于(n-j)/n=1-j/n.如果满足sj<smin-1+j/n，那么式(7)中的返回值就不可能达到设定的阈值smin，即可在第j个点后终止相似性度量的计算.3.2 矩阵搜索策略在使用上述阈值终止条件的情况下，在一定程度上可以提高算法运行速度，但并不能改变其本身复杂度，在整个配准过程中，计算相似性度量也会是一个非常耗时的工作.因此，为了提高算法的计算效率，满足实时性要求，有必要提出能够进一步提高搜索速度的方法.归一化后相似性度量本质是将方向向量进行归一化，因此，这里可以将式(7)转化为与式(6)相同的形式，如式(9)所示.在第1节中已经求出图像的方向向量和向量幅值，现在将方向向量归一化为设图2所示为待检测图像(W×H)和ROI模板(M×N)，当图像配准时，ROI模板从待检测图像左上角的第一个位置先横向平移，再纵向平移，则在每一行有H-N+1个匹配点，在每一列有W-M+1个匹配点，共有(H-N+1)×(W-M+1)个匹配点. 为了进一步简化搜索路径，提高算法执行速度，先将图2中待检测图像和ROI模板都表示成单位方向向量的形式，然后按照下述步骤构造新的搜索矩阵.(1) 将图2中待检测图像的第1行至第M行表示成矩阵I1，第2行至第M+1行表示成矩阵I2，以此类推，第W-M+1行至第W行表示成矩阵IW-M+1，最后将矩阵Ii(i=1, 2, …, W-M+1)组合成矩阵A，如图3所示.(2) 将矩阵A按列展开得到一个只有一列的矩阵B，共有M×(W-M+1)×H行，如图4所示.(3) 将图2中ROI模板按列展开，同样得到一个只有一列的矩阵C，共有M×N行. 最后，用构造的搜索矩阵代替待检测图像，将其与ROI模板完成图像配准.由式(9)可知，归一化后相似性度量就是待检测图像与模板中对应单位方向向量点积的和.因此，将矩阵C叠放在矩阵B上计算对应位置的点积，然后累计求和，并根据第3.1节中的阈值终止条件判断匹配结果.当该位置完成后，将矩阵C从上往下移动，这样就简化了搜索路径，只需考虑一个移动方向就可以完成所有匹配点的相似性度量计算.但要注意矩阵C每次的平移量不是1个像素而是M个像素，并且在平移至相当于原来的待检测图像行末尾时，平移量变为M×N个像素[7].当计算完所有位置的相似性度量后，理论上最大值点对应的位置即为最终匹配位置.但在实际情况下，由于待检测图像常在采集时发生轻微偏转，因此最终匹配位置与真实匹配位置之间会有一定误差.为了得到更精确的匹配结果，本文采用最小二乘法进一步优化变换参数[8].根据最小二乘法，若使ROI模板与待检测图像达到精确匹配，必须使每个模板点在待检测图像中的最近点与相应模板点切线之间的距离平方和最小化.由第2节可设待检测图像中点p(r, c)齐次坐标为(r, c, 1)，模板点切线l为则点p到模板点切线l的最小距离为在第2节中表示与变换后模板点pi相应的待检测图像点，且满足变换关系设旋转平移变换矩阵表达式为因此，将式(14)最小化即可求得最优变换参数.为了有效验证本文提出的印刷图像配准算法的性能，首先在噪声干扰、光照变化、旋转偏移和缺陷遮挡各种条件下采集印刷品图像各100张，然后利用Matlab进行分组配准试验，并统计相应的匹配结果，最后分别与归一化互相关算法和金字塔多分辨率算法进行对比分析.图5为计算机中保存的标准印刷品图像和在其中截取的ROI模板，图6中给出了4种典型条件下实际采集到的印刷品图像.本文设计的基于ROI模板的印刷品图像配准算法流程如图7所示.通过Matlab编程实现本文图像配准算法，分组进行图像配准试验，结果如图8所示.统计试验数据，对比分析归一化互相关算法和金字塔多分辨率算法，结果如表1所示.由表1可知，在配准精度上，本文算法采用一种不受遮挡、噪声、光照变化的相似性度量，相对于其他两种配准算法，其具有更高的精度，而且能够保持较好的鲁棒性.在运算速度上，本文改进传统模板匹配算法的搜索策略，相对于归一化互相关算法，其具有明显的优势，配准时间与金字塔多分辨率算法接近.综合考虑算法准确性、实时性和鲁棒性，本文基于ROI模板的图像配准算法是一种高效的模板匹配算法，能够有效满足印刷品质量检测中图像处理的要求.针对印刷品质量检测中图像配准问题，本文提出了一种基于ROI模板的印刷品图像配准算法.通过对彩色印刷品图像分色处理，以保证将图像识别与处理技术应用到彩色印刷品的质量检测中；构造搜索矩阵优化搜索路径，加快了算法配准速度；运用最小二乘法调整匹配参数，提高了算法配准精度.最终实现了印刷品图像的高效配准，为其质量检测奠定了坚实的基础.文章编号: 1671-0444 (2016)04-0593-04。

INSAR处理ROI_PAC应用指南
一、ROI_PAC简介
ROI_PAC是一款由NASA和JPL开发的InSAR数据处理软件，可用于
处理SAR（Synthetic Aperture Radar）数据。

这个软件可以把SAR数据
转化成地形信息和面积地形信息，主要用于地面应用，如地形测量，土地
利用，城市发展规划以及地质监测等。

ROI_PAC这个软件主要的特点是分
析结果精度高，效率高，并且稳定可靠。

二、ROI_PAC实现InSAR处理技术
1.首先要准备好InSAR数据，需要选择两次数据采集时间间隔较长的InSAR（或者多次InSAR）数据，以确保数据精度。

2.使用ROI_PAC的命令行程序中的geocode_lut工具，将InSAR数据
和影像数据分别转换成不同的投影坐标系，以确保数据的一致性。

3.使用roi_preproc和roi_stacks两个工具将多次InSAR数据按照
一定的时段重叠输出，并且实现数据做角校正和物理量的计算。

4.使用roi_int和roi_dem工具对InSAR数据进行整体拼接和相位合成，得到高分辨率的数据。

5.使用roi_invert和roi_geophase工具对合成的InSAR数据进行处理，以获得高精度的地形图和地形信息数据。

6.使用roi_geophase_impact工具对地形图和地形信息进行深入分析，以获得地貌变化信息，如冰川融化等。

三、ROI_PAC的优势
1.ROI_PAC操作简单，只需要几分钟就可以完成InSAR数据处理步骤，减少了人工操作时间。

INSAR处理ROI_PAC应用指南INSAR（干涉合成孔径雷达）是一种利用合成孔径雷达数据进行地表形变测量的技术。

在INSAR中，ROI_PAC（Radar Interferometry Processing package in Python）是一个常用的开源软件包，提供了处理INSAR数据的各种功能和工具。

本文将介绍INSAR处理中ROI_PAC的应用指南。

在开始处理INSAR数据之前，需要准备相应的数据集。

INSAR数据通常由两个或多个合成孔径雷达数据图像组成，这些数据集应该具有一定的特征和配准信息。

此外，还需要准备DEM（数字地形模型）数据以进行高程校正。

处理INSAR数据的第一步是数据预处理。

ROI_PAC提供了各种数据预处理工具，包括数据配准、相位解缠、相位滤波等。

数据配准是将两个或多个数据集进行准确的配准，以便进行后续的相位解缠和形变分析。

相位解缠是解决相位模糊问题的过程，通常使用数据配准和相位滤波的结果来获取准确的相位信息。

在预处理步骤之后，可以进行形变分析。

ROI_PAC提供了各种形变分析算法，包括斜距约束解法（SAR Simulation Method）和多重拓扑方法（MintPy）。

这些算法可以计算出地表的形变信息，并生成形变图像。

除了基本的形变分析，ROI_PAC还提供了其他一些高级功能和工具。

例如，可以通过ROI_PAC进行基线估计和滤波，以获取更准确的形变信息。

此外，还可以使用ROI_PAC进行数据可视化和分析，以便更好地理解和解释结果。

在使用ROI_PAC处理INSAR数据时，还需要注意一些技术细节和注意事项。

首先，ROI_PAC使用Python编程语言，因此需要具备一定的Python编程知识。

其次，INSAR数据处理是一项复杂的任务，需要对算法原理和地学背景有一定的了解。

此外，还需要小心处理数据配准和相位解缠的过程，以避免产生误差和不准确的结果。

总之，ROI_PAC是一种强大且灵活的工具，适用于INSAR数据的处理和形变分析。

数字化广告ROI分析方法在现代营销领域，数字化广告已经成为推广品牌和产品的重要手段之一。

然而，对于广告主来说，了解数字化广告的回报率(ROI)对于评估广告效果、优化投入和提高营销ROI具有关键意义。

本文将介绍数字化广告ROI分析的方法和步骤，帮助广告主有效评估广告投资回报。

一、ROI定义与计算公式ROI是指广告投入所带来的盈利回报率。

计算ROI的公式如下所示：ROI = (广告收益 - 广告成本) / 广告成本 × 100%其中，广告收益指广告带来的销售额或其他指标的增长，广告成本包括广告媒体费用、创意制作费用等。

通过计算ROI，可以衡量广告投资的效益，指导广告策略的制定和调整。

二、数据收集与整理为了进行数字化广告ROI分析，首先需要收集与整理相关的数据。

常见的数据包括广告投放渠道的点击量、转化率、成本数据以及销售额等指标。

可以通过广告平台提供的数据报告、网站分析工具等途径获取数据，并将其整理为可供分析的格式。

三、定义关键指标在进行数字化广告ROI分析之前，需要明确所关注的关键指标。

不同的广告目标会对关注的指标有所不同。

以销售增长为例，可以关注的指标包括点击量、转化率、成本每次转化、销售额等。

明确关键指标有助于深入分析广告效果，判断广告投资的回报率。

四、建立对照组为了准确评估广告投资的效果，建议建立对照组。

对照组是指没有接受广告投放的一组样本，用于与广告组进行比较。

通过对比对照组与广告组的数据差异，可以更加准确地评估广告对绩效的影响。

五、数据分析与解读在收集到相关数据后，进行数据分析和解读是关键一步。

可以通过统计学方法、数据可视化等手段对数据进行分析，挖掘其中的规律和关联关系。

例如，可以通过相关系数来衡量广告投放与销售额之间的相关性，通过趋势分析来预测广告效果的趋势等。

六、优化广告策略通过数字化广告ROI分析，可以得出广告投资的回报率，并发现广告投放中存在的问题和机会。

根据分析结果，可以对广告策略进行优化。

opencv——感兴趣区域（ROI）的分析和选取[详细总结]引⾔在利⽤OpenCV对图像进⾏处理时，通常会遇到⼀个情况，就是只需要对部分感兴趣区域进⾏处理。

因此，如何选取感兴趣区域呢？（其实就是“抠图”）。

在学习opencv的掩码运算后，尝试实现⼀个类似halcon的reduce_domain功能，对于实现抠图的过程中，需要掌握的要点就是位运算符和copyTo函数 位运算符的相关API：void bitwise_and(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst); //dst = src1 & src2 “与”操作void bitwise_or(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst); //dst = src1 | src2 “或”操作void bitwise_xor(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst); //dst = src1 ^ src2 “异或”操作void bitwise_not(InputArray src, OutputArray dst); //dst = ~src “⾮”操作copyTo函数它的定义OpenCV中image.copyTo()有两种形式：1、image.copyTo(imageROI)，作⽤是把image的内容复制到imageROI；2、image.copyTo(imageROI，mask),作⽤是把原图(image)和掩膜(mask)与运算后得到ROI区域(imageROI)。

mask就是位图，如果mask像素的值是⾮0的，我就拷贝它，否则不拷贝。

（⾮零的位置就是原图中的那些需要拷贝的部分)正⽂部分对于感兴趣区域(Region of Interest, ROI)的选取，⼀般有两种情形：1)已知ROI在图像中的位置；2)ROI在图像中的位置未知。

[鱼书笔记]深度学习⼊门：基于Python的理论与实现个⼈笔记分享为了完成毕设, 最近开始⼊门深度学习.在此和⼤家分享⼀下本⼈阅读鱼书时的笔记,若有遗漏,欢迎斧正!若转载请注明出处!⼀、感知机感知机(perceptron)接收多个输⼊信号，输出⼀个信号。

如图感知机，其接受两个输⼊信号。

其中θ为阈值，超过阈值神经元就会被激活。

感知机的局限性在于，它只能表⽰由⼀条直线分割的空间，即线性空间。

多层感知机可以实现复杂功能。

⼆、神经⽹络神经⽹络由三部分组成：输⼊层、隐藏层、输出层1. 激活函数激活函数将输⼊信号的总和转换为输出信号，相当于对计算结果进⾏简单筛选和处理。

如图所⽰的激活函数为阶跃函数。

1) sigmoid 函数sigmoid函数是常⽤的神经⽹络激活函数。

其公式为：h(x)=11+e−x如图所⽰，其输出值在 0到 1 之间。

2) ReLU 函数ReLU(Rectified Linear Unit)函数是最近常⽤的激活函数。

3) tanh 函数2. 三层神经⽹络的实现该神经⽹络包括：输⼊层、2 个隐藏层和输出层。

def forward(network, x): # x为输⼊数据# 第1个隐藏层的处理，点乘加上偏置后传⾄激活函数a1 = np.dot(x, W1) + b1z1 = sigmoid(a1)# 第2个隐藏层的处理a2 = np.dot(z1, W2) + b2z2 = sigmoid(a2)#输出层处理 identidy_function原模原样输出a3a3 = np.dot(z2, W3) + b3y = identify_function(a3)return y # y为最终结果3. 输出层激活函数⼀般来说，回归问题选择恒等函数，分类问题选择softmax函数。

softmax函数的公式：y k=e a k ∑n i=1e a i假设输出层有n个神经元，计算第k个神经元的输出y k。

以下是一个计算机视觉的基础知识课堂笔记。

这个笔记涵盖了一些基本概念、应用和算法，供您参考。

计算机视觉简介：定义：计算机视觉是使用计算机和算法来模拟人类视觉功能的一门科学。

目标：理解、解释和从图像或视频中提取信息。

应用：自动驾驶、机器人、安全监控、医学诊断等。

基础知识：像素：图像的基本组成单元。

灰度图像：只有亮度信息，没有颜色信息。

彩色图像：由红、绿、蓝三个通道组成。

分辨率：图像的清晰度，由像素数量决定。

基础算法：边缘检测：识别图像中的像素强度变化。

常用算法有Sobel、Canny等。

形态学操作：用于处理图像中的形状，如膨胀、腐蚀等。

阈值处理：将灰度图像转换为二值图像，常用算法有Otsu's方法等。

高级算法：特征检测：识别图像中的关键点，如SIFT、SURF等。

特征匹配：在两幅图像中寻找匹配的特征点。

常用算法有Brute-Force、FLANN等。

图像分割：将图像划分为有意义的部分。

常用算法有K-means、GrabCut等。

图像的ROI区域选择与复制【opencv学习笔记六】图像的ROI区域选择与复制图像的数据量还是⽐较⼤的，对整张图⽚进⾏处理会影响我们的处理效率，因此常常只对图像中我们需要的部分进⾏处理，也就是感兴趣区域ROI。

今天我们来看⼀下如何设置图像的感兴趣区域ROI。

以及对ROI区域图像进⾏复制与替换。

在开始之前我们还是先来看⼀下Mat类型的数据存储⽅式以及对Mat类型变量赋值的⽅式。

Mat类型的图像在内存中包含两部分的内容：矩阵头与图像数据矩阵的指针。

矩阵头包含了图像的基本信息(如矩阵尺⼨、存储⽅式、存储地址等)，⽽数据指针则指向图像所有像素值的矩阵。

通常复制Mat类型数据有两种⽅类型，⼀种是仅复制Mat变量的矩阵头与数据指针，但是不复制图像数据区域。

第⼆种是不仅为复制Mat 类型图像的矩阵头与数据指针，同时也把图像数据区域复制过去。

这种⽅式处理的数据量会很⼤。

我们先来看第⼀种⽅式。

Mat A = imread("i.jpg");Mat B, C;B = A;Mat(A);已有图像A，新建图像B和C。

我们分别通过赋值⽅式和构造函数初始化B和C。

此时A、B、C均有各⾃的矩阵头与指针，并且其指针指向统⼀个图像数据区域。

即可以理解为A、B、C三个指针均指向同⼀⽚内存地址。

使⽤这种⽅法后，对A、B、C中任意⼀个图像操作后另外两个也会同时变化，因为他们指向同⼀⽚图像数据区域。

⽰意图如下：再来看第⼆种⽅式：Mat A = imread("i.jpg");Mat B, C;B = A.clone();A.copyTo(C);同样已有图像A，新建图像B和C。

我们分别通过clone函数与copyTo函数复制图像。

此时A、B、C三个图像不仅有着各⾃的矩阵头与指针，并且三个图像的数据区域地质也是不同的，对其中⼀个操作不会影响另外两个。

⽰意图如下：接线来我们来看⼀下选择图像ROI区域的⽅法。