1 圖像裁剪

在實際工作中，經常需要根據研究工作要求對圖像進行裁剪（Subset Image），按照實際圖像分幅裁剪的過程，可以將圖像分幅裁剪分為兩種類型：規則分幅裁剪（Rectangle Subset），不規則分幅裁剪（Pdygon Subset）。

規則分幅裁剪：裁剪圖像的邊界範圍是一個矩形，通過左上角和右下角兩點的坐標，就可以確定圖像的裁剪位置，整個裁剪過程比較簡單。

不規則分幅裁剪：裁剪圖像的邊界範圍是任意多邊形，無法通過左上角和右下角兩點的坐標確定裁減位置，而必須事先生成一個完整的閉合多邊形區域，可以是一個AOI多邊形，也可以是ArcInfo的一個Polygon Coverage，針對不同的情況采用不同的裁剪過程。

2 源碼實現(C語言)

由於不規則分幅裁剪比較復雜，在常規圖像處理中並不常見，因此我們通常進行的是規則分幅裁剪，如下是利用C實現的圖像規則裁剪，源碼如下：

 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為矩形框左上角點坐標,w為寬度，h為高度    
 

 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         //目標大小為150x50    
31         IplImage* Img_dst = cvCreateImage(cvSize(150,50),IPL_DEPTH_8U,Img_src->nChannels);    
32         //起始點坐標為(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     }    

仿真效果圖如下：

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輸出圖片：

圖像處理之裁剪(Resize)