图像处理之裁剪(Resize)

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     }
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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：

原文地址：https://www.cnblogs.com/qiqibaby/p/8626516.html