图像处理之规则裁剪(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：

     #include "stdafx.h"
     #include "cv.h"
     #include "highgui.h"    

     int myCutOut(IplImage* src, IplImage* dst, int x, int y, int w, int h)
     {
         //x,y为矩形框左上角点坐标,w为宽度，h为高度
         int width_src = src->widthStep;
         int height_src = src->height;
         byte* gray_src = (byte*)src -> imageData;    

         int width_dst = dst ->widthStep;
         int height_dst = dst ->height;
         byte* gray_dst = (byte*)dst -> imageData;    

         for (int i = ; i < height_dst; i++)
         {
             for (int j = ; j < width_dst; j++)
             {
                 gray_dst[i * width_dst + j] = gray_src[(y + i) * width_src + x + j];
             }
         }    

         return ;
     }    

     int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
     {
         IplImage* Img_src = cvLoadImage("lena.bmp", -);
         //目标大小为150x50
         IplImage* Img_dst = cvCreateImage(cvSize(,),IPL_DEPTH_8U,Img_src->nChannels);
         //起始点坐标为(250,250)
         myCutOut(Img_src, Img_dst, , , Img_dst -> width, Img_dst -> height);    

         cvShowImage("src", Img_src);
         cvShowImage("cutout", Img_dst);
         cvWaitKey();    

         return ;
     }    

仿真效果图如下：

输入图片：

输出图片：