ROI（Region of Interest）は「関心領域」と訳され、画像処理、画像認識、機械学習などで用いられる用語です。具体的には、画像または動画の中で特に注目して、処理や分析を行いたい部分を指します。ひと昔前では、このROIを手動で設定していましたが、現在は、色検出や差分などを用いてROIを設定する事が主流です。
ROIの使用例:
物体検出: 画像内の特定の物体や特徴を識別する際、その物体が存在する領域をROIとして特定し、分析の対象とします。
画像処理: 特定の操作やフィルタリングを画像の特定部分にのみ適用する場合、その部分をROIとして定義します。
追跡: ビデオ内の特定の物体を追跡する際、フレームごとの物体の位置を表す領域がROIとなります。
特徴抽出: 機械学習やパターン認識で、特定の特徴を抽出するためにROIを用いて、画像の特定の部分に焦点を当てます。
ROIの選択方法:
手動: ユーザーが直接、画像上で関心領域を選択します。
自動: アルゴリズムが特定の基準（例：色検出、差分、エッジ検出）に基づいてROIを決定します。
事前定義済み: 特定のアプリケーションやタスクに基づいて、ROIがあらかじめ定義されている場合もあります。(例:定点カメラなどで、特定の座標を見ていればよい場合、その場所を事前にROIとして設定する。)
ROIの利点:
効率性: 全体の画像ではなく、関心領域のみを処理することで計算時間と計算コストを節約できます。
精度: 分析や処理をROIに限定することで、ノイズや不要な情報の影響を減らし、結果の精度を向上させることができます。