图像处理之裁剪(Resize)

Posted 2020-10-28 淇淇宝贝

1 图像裁剪

      在实际工作中，经常需要根据研究工作要求对图像进行裁剪（Subset Image），按照实际图像分幅裁剪的过程，可以将图像分幅裁剪分为两种类型：规则分幅裁剪（Rectangle Subset），不规则分幅裁剪（Pdygon Subset）。

      规则分幅裁剪：裁剪图像的边界范围是一个矩形，通过左上角和右下角两点的坐标，就可以确定图像的裁剪位置，整个裁剪过程比较简单。

      不规则分幅裁剪：裁剪图像的边界范围是任意多边形，无法通过左上角和右下角两点的坐标确定裁减位置，而必须事先生成一个完整的闭合多边形区域，可以是一个AOI多边形，也可以是ArcInfo的一个Polygon Coverage，针对不同的情况采用不同的裁剪过程。

2 源码实现(C语言)

      由于不规则分幅裁剪比较复杂，在常规图像处理中并不常见，因此我们通常进行的是规则分幅裁剪，如下是利用C实现的图像规则裁剪，源码如下：

 1     #include "stdafx.h"    
 2     #include "cv.h"    
 3     #include "highgui.h"    
 4         
 5     int myCutOut(IplImage* src, IplImage* dst, int x, int y, int w, int h)    
 6     {    
 7         //x,y为矩形框左上角点坐标,w为宽度，h为高度    
 8         int width_src = src->widthStep;    
 9         int height_src = src->height;    
10         byte* gray_src = (byte*)src -> imageData;    
11         
12         int width_dst = dst ->widthStep;    
13         int height_dst = dst ->height;    
14         byte* gray_dst = (byte*)dst -> imageData;    
15         
16         for (int i = 0; i < height_dst; i++)    
17         {    
18             for (int j = 0; j < width_dst; j++)    
19             {    
20                 gray_dst[i * width_dst + j] = gray_src[(y + i) * width_src + x + j];    
21             }    
22         }    
23         
24         return 0;    
25     }    
26         
27     int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])    
28     {    
29         IplImage* Img_src = cvLoadImage("lena.bmp", -1);     
30         //目标大小为150x50    
31         IplImage* Img_dst = cvCreateImage(cvSize(150,50),IPL_DEPTH_8U,Img_src->nChannels);    
32         //起始点坐标为(250,250)    
33         myCutOut(Img_src, Img_dst, 250, 250, Img_dst -> width, Img_dst -> height);    
34         
35         cvShowImage("src", Img_src);    
36         cvShowImage("cutout", Img_dst);    
37         cvWaitKey(0);    
38         
39         return 0;    
40     }    

         仿真效果图如下：

         输入图片：

        

         输出图片：