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：
