在opencv Java中创建感兴趣区域（ROI）

我今天试图在Opencv中创建一个感兴趣的区域，但没有成功，我的项目是关于一个交通计数器应用程序，我根据车辆的斑点跟踪车辆，为了减少处理时间，我设置了最小和最大斑点，但这还不够，我想创建一个感兴趣的区域，Opencv将在其中进行所有处理，我尝试检测道路，但它没有给我想要的结果，下面是我实现的代码

   private static void segmentation(Mat src) {
       Mat matGray = src.clone();
         matEdges = new Mat(matGray.height(), matGray.width(), CvType.CV_8UC1);
       //    Imgproc.cvtColor(matGray, matGray, Imgproc.COLOR_GRAY2RGB, 0);
         matGray.submat(0, matGray.height(), (2 * matGray.width()) / 3, matGray.width()).copyTo(matEdges.submat(0, matGray.height(), (2 * matGray.width()) / 3, matGray.width()));
         Imgproc.adaptiveThreshold(matEdges, matEdges, 255, Imgproc.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, Imgproc.THRESH_BINARY, 3, -1.5);
         Imgproc.erode(matEdges, matEdges, Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, new Size(2, 2)));

    }


  private static void detectLane(Mat src) {

       segmentation(src);
        //Matrix of detected lines
        Mat lines = new Mat();
        Line leftLane = new Line(0, src.height(), src.width(), 0);
        Line rightLane = new Line(src.width(), src.height(), 0, 0);
        //Straight line detection
        Imgproc.HoughLines(matEdges, lines, 1, Math.PI / 180, 70);
        double maxLaneY = src.height();
        boolean isLeftHorizontal = true;
        boolean isRightHorizontal = true;
        double midLaneX = src.width() / 2;
        double minLaneX = 0;
        double maxLaneX = src.width();
        double minLeftLaneY = 3 * src.height() / 4;
        double minRightLaneY = 3 * src.height() / 4;

        //Get rho and theta values for every line and convert it to cartesian space
        for (int j = 0; j < lines.cols(); j++) {
            double[] vec = lines.get(0, j);
            double rho = vec[0],
                    theta = vec[1];

            //Vertical-ish lines conversion
            if ((theta < Math.PI / 4 || theta > 3 * Math.PI / 4)) {

                double topX = rho / Math.cos(theta);
                double bottomX = (rho - src.width() * Math.sin(theta)) / Math.cos(theta);

                if (minLaneX < bottomX && bottomX <= midLaneX) {
                    minLaneX = bottomX;
                    leftLane.setLine(bottomX, topX, src.width(), 0);
                    isLeftHorizontal = false;
                }
                if (midLaneX < bottomX && bottomX < maxLaneX) {
                    maxLaneX = bottomX;
                    rightLane.setLine(bottomX, topX, src.width(), 0);
                    isRightHorizontal = false;
                }
            } 
            //Horizontal-ish lines conversion
            else {

                double leftY = rho / Math.sin(theta);
                double rightY = (rho - src.width() * Math.cos(theta)) / Math.sin(theta);

                if (leftY > minLeftLaneY && leftY < maxLaneY && isLeftHorizontal) {
                    minLeftLaneY = leftY;
                    leftLane.setLine(0, src.width(), leftY, rightY);
                }
                if (rightY > minRightLaneY && rightY < maxLaneY && isRightHorizontal) {
                    minRightLaneY = rightY;
                    rightLane.setLine(src.width(), 0, rightY, leftY);
                }
            }

        }

        //Get the horizon
        Point i = Line.getIntersectionPoint(leftLane, rightLane);

        if (i != null && i.x > 0 && i.x < src.width() && i.y > 0 && i.y < src.height()) {
            //Draw the lines with horizon
           Imgproc.line(src, leftLane.getStart(), i, new Scalar(255, 0, 0), 3);
           Imgproc.line(src, rightLane.getStart(), i, new Scalar(255, 0, 0), 3);
        } else {
            //Draw the lines without horizon
            Imgproc.line(src, leftLane.getStart(), leftLane.getEnd(), new Scalar(255, 0, 0), 3);
            Imgproc.line(src, rightLane.getStart(), rightLane.getEnd(), new Scalar(255, 0, 0), 3);
        }

        //Draw segmentation borders
        //drawBordersToMRgba();

        //Cleanup
        System.err.println("lines:" + lines.cols());
        lines.release();
        lines = null;
    }

private静态空白分割（Mat src）{
Mat matGray=src.clone（）；
matEdges=新垫（matGray.height（）、matGray.width（）、CvType.CV_8UC1）；
//Imgproc.cvt颜色（matGray，matGray，Imgproc.COLOR_GRAY2RGB，0）；
matGray.submat（0，matGray.height（），（2*matGray.width（））/3，matGray.width（））.copyTo（matEdges.submat（0，matGray.height（），（2*matGray.width（））/3，matGray.width（））；
Imgproc.adaptiveThreshold（matEdges，matEdges，255，Imgproc.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C，Imgproc.THRESH_BINARY，3，-1.5）；
Imgproc.腐蚀（matEdges，matEdges，Imgproc.getStructuringElement（Imgproc.morp___RECT，新尺寸（2,2））；
}
专用静态空隙探测线（Mat src）{
分段（src）；
//检测线矩阵
垫线=新垫（）；
LineLeftLane=新行（0，src.height（），src.width（），0）；
Line rightLane=新行（src.width（），src.height（），0,0）；
//直线检测
Imgproc.HoughLines（matEdges，lines，1，Math.PI/180，70）；
double maxLaneY=src.height（）；
布尔值isLeftHorizontal=true；
布尔值isRightHorizontal=true；
double midLaneX=src.width（）/2；
双minLaneX=0；
double maxLaneX=src.width（）；
双minLeftLaneY=3*src.height（）/4；
double minRightLaneY=3*src.height（）/4；
//获取每条直线的ρ和θ值，并将其转换为笛卡尔空间
对于（int j=0；j3*Math.PI/4））{
双topX=rho/Math.cos（θ）；
双底x=（rho-src.width（）*Math.sin（θ））/Math.cos（θ）；
if（minLaneXminRightLaneY&&rightY0&&i.x0&&i.y

这是我的代码结果，但我希望它看起来像图2

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如果我的想法行不通，至少你可以帮助我如何通过点击视频中的图像来选择mat点，然后从这些点创建一个矩形并将其用作ROI，我尝试过在线搜索，但不幸的是我没有成功，像

C#

这样的语言有

mat.setRoi（）这样的方法

但不是在Java中

我已经解决了我的问题，

JavaFX

（以及Swing）可以监听鼠标活动，所以下面是我要做的

我将鼠标事件侦听器附加到根视图并获取所有点，即全部4点 root.setOnKeyPressed（eventHandler）

然后我检查鼠标是否在我的窗口内

        if (mousePosition.inside(window.getImageArea()))
        {
            //if true the draw
        }

    });

        if (mousePosition.inside(window.getImageArea()))
        {
            //if true the draw
        }

    });