C++實現影象目標區裁剪ImageCropping

2022-06-10 14:01:51

場景需求

在做影象處理時，有時候會需要適當地進行一些裁剪工作，比如我做干涉測量領域，我們所要處理的影象區域是條紋所在區域，而原圖又遠大於我所想分析的目標區，此時就需要對影象進行裁剪，這樣做的好處：

1）縮減計算量，提高程式執行速度；

2）裁剪後的影象尺寸正好是歸一化的影象尺寸，如果有歸一化的需求，可以直接用裁剪影象尺寸建立歸一化資料網格圖。

我就是為了計算柱面的擬合係數才寫了這個函數，若要得到同光學領域標準一致的係數，需要先歸一化資料，而歸一化的範圍就正好是裁剪的影象大小。

函數通俗易懂，就是用掩膜鎖定目標區，再分析掩膜在原圖中的上下左右邊界，用roi提取出來即可。

話不多說，下方為具體實現函數和測試程式碼。

功能函數程式碼

/**
 * @brief ImageCropping                    影象裁剪
 * @param phase                            所需裁剪的影象
 * @return                                 裁剪後影象
 */
cv::Mat ImageCropping(const cv::Mat &phase) {
	// 非測量區一般都進行了NaN處理，所以掩膜繪製只需要判斷是否為NaN值即可
	cv::Mat mask = cv::Mat::zeros(phase.size(), CV_8UC1);
	mask.setTo(255, phase == phase);
	int roi_up = 10000;
	int roi_down = 0;
	int roi_left = 10000;
	int roi_right = 0;
	int row = phase.rows;
	int col = phase.cols;
	for (int i = 0; i < row; i++)
	{
		uchar *m = mask.ptr<uchar>(i);
		for (int j = 0; j < col; j++)
		{
			if (m[j] != 0)
			{
				if (j < roi_left)roi_left = j;
				if (j > roi_right)roi_right = j;
				if (i < roi_up)roi_up = i;
				if (i > roi_down)roi_down = i;
			}
		}
	}
	int w = roi_right - roi_left;
	int h = roi_down - roi_up;
	// 一般提取奇數尺寸，方便計算
	if (w % 2 == 0)w++;
	if (h % 2 == 0)h++;
	cv::Mat crop_phase = phase(cv::Rect(roi_left, roi_up, w, h)).clone();
	return crop_phase;
}

C++測試程式碼

#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<ctime>
using namespace std;
using namespace cv;
cv::Mat ImageCropping(const cv::Mat &phase);
int main(void)
{
	cv::Mat phase(100, 100, CV_32FC1, nan(""));
	cv::circle(phase, cv::Point(50, 50), 30, 255, -1);
	cv::Mat crop = ImageCropping(phase);
	imshow("original", phase);
	imshow("result", crop);
	waitKey(0);
	system("pause");
	return 0;
}
/**
 * @brief ImageCropping                    影象裁剪
 * @param phase                            所需裁剪的影象
 * @return                                 裁剪後影象
 */
cv::Mat ImageCropping(const cv::Mat &phase) {
	// 非測量區一般都進行了NaN處理，所以掩膜繪製只需要判斷是否為NaN值即可
	cv::Mat mask = cv::Mat::zeros(phase.size(), CV_8UC1);
	mask.setTo(255, phase == phase);
	int roi_up = 10000;
	int roi_down = 0;
	int roi_left = 10000;
	int roi_right = 0;
	int row = phase.rows;
	int col = phase.cols;
	for (int i = 0; i < row; i++)
	{
		uchar *m = mask.ptr<uchar>(i);
		for (int j = 0; j < col; j++)
		{
			if (m[j] != 0)
			{
				if (j < roi_left)roi_left = j;
				if (j > roi_right)roi_right = j;
				if (i < roi_up)roi_up = i;
				if (i > roi_down)roi_down = i;
			}
		}
	}
	int w = roi_right - roi_left;
	int h = roi_down - roi_up;
	// 一般提取奇數尺寸，方便計算
	if (w % 2 == 0)w++;
	if (h % 2 == 0)h++;
	cv::Mat crop_phase = phase(cv::Rect(roi_left, roi_up, w, h)).clone();
	return crop_phase;
}

測試效果

圖1 裁剪前後對比圖

在測試案例中，隨機生成了一個100*100的資料矩陣，中間一個30半徑的圓，也是我需要的目標區域，運用ImageCropping函數實現了目標區域的提取。

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